فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد با خدمات ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد با خدمات ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردی هوش مصنوعی مولد در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش رایانش ابری در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 3. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی در پلتفرم ابری آمازون
• 4. تنظیم محیط توسعه و دسترسی به ابزارهای ابری
• 5. درک معماری مدل‌های پایه در سرویس آمازون بِدراک
• 6. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی برای فراخوانی مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 8. مدیریت حافظه و متن در تعاملات چندمرحله‌ای با هوش مصنوعی
• 9. پیاده‌سازی استراتژی‌های پاسخ‌دهی ایمن و کنترل‌شده
• 10. مبانی بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت مدل
• 11. نحوه بردارسازی داده‌ها و ذخیره‌سازی در پایگاه داده‌های برداری ابری
• 12. ترکیب داده‌های سازمانی با دانش مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. استفاده از سرویس‌های مدیریت پایگاه داده‌های ابری برای داده‌های برداری
• 14. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌ها با معیارهای کمی و کیفی
• 15. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای کاربردهای خاص
• 16. طراحی جریان‌های کاری هوشمند با استفاده از ابزارهای ارکستراسیون
• 17. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های ابری
• 18. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 19. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل هزینه‌های پردازش ابری
• 20. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط ابری
• 21. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سامانه‌های کاربردی
• 22. پیاده‌سازی واسط کاربری برای تعامل با مدل‌های مولد
• 23. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 24. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پردازش اسناد و متون فارسی
• 25. تولید محتوای متنی ساختاریافته با استفاده از مدل‌های زبانی
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش داخلی
• 27. آموزش مدل‌های سفارشی با استفاده از داده‌های خاص سازمانی
• 28. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین در کنار مدل‌های متنی
• 29. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید
• 30. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 31. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با استانداردهای بومی و ملی
• 32. راهکارهای مقابله با سوءاستفاده از خروجی‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. توسعه سامانه‌های پشتیبانی مشتری هوشمند در بستر ابری
• 35. بررسی معماری‌های پیشرفته در پردازش‌های ابری توزیع‌شده
• 36. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های بزرگ زبانی
• 37. تست و اعتبارسنجی سامانه‌های هوش مصنوعی قبل از استقرار
• 38. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 39. اتصال سامانه‌های هوش مصنوعی به زیرساخت‌های نرم‌افزاری داخلی
• 40. تدوین نقشه راه برای توسعه سامانه‌های هوشمند در سازمان‌ها