کتاب صوتی ساخت برنامه‌های هوشمند با Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های هوشمند با استفاده از سرویس‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. اصول یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 4. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 5. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 6. معرفی سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 7. مزایای استفاده از سرویس‌های ابری
• 8. معرفی Amazon Bedrock
• 9. معماری Amazon Bedrock
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. مروری بر مدل‌های پایه در Bedrock
• 12. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 14. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 15. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 16. ساخت اولین برنامه هوشمند با Bedrock
• 17. مراحل توسعه برنامه هوشمند
• 18. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس‌های ابری
• 20. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 21. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 22. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. شفافیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. کاربرد Bedrock در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. خلاصه‌سازی متن با Bedrock
• 26. ترجمه ماشینی با Bedrock
• 27. تحلیل احساسات با Bedrock
• 28. تولید متن با Bedrock
• 29. کاربرد Bedrock در تولید محتوا
• 30. تولید کد با Bedrock
• 31. کاربرد Bedrock در خدمات مشتری
• 32. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 33. شخصی‌سازی تجربه کاربری با Bedrock
• 34. کاربرد Bedrock در تحلیل داده‌ها
• 35. پیش‌بینی روندها با Bedrock
• 36. تشخیص ناهنجاری با Bedrock
• 37. کاربرد Bedrock در امنیت سایبری
• 38. شناسایی تهدیدات با Bedrock
• 39. پیشگیری از حملات سایبری با Bedrock
• 40. کاربرد Bedrock در حوزه سلامت
• 41. کمک به تشخیص بیماری‌ها با Bedrock
• 42. توسعه ابزارهای سلامت دیجیتال
• 43. کاربرد Bedrock در حوزه آموزش
• 44. شخصی‌سازی یادگیری با Bedrock
• 45. تولید محتوای آموزشی با Bedrock
• 46. کاربرد Bedrock در حوزه مالی
• 47. تحلیل ریسک اعتباری با Bedrock
• 48. کشف تقلب با Bedrock
• 49. کاربرد Bedrock در حوزه تولید
• 50. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با Bedrock
• 51. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 52. مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 53. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 54. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 55. بهبود مستمر مدل‌ها
• 56. متریک‌های ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. مقایسه مدل‌های مختلف
• 58. کاربرد Bedrock در داده‌های تصویری
• 59. تحلیل تصاویر با Bedrock
• 60. تولید تصاویر با Bedrock
• 61. کاربرد Bedrock در داده‌های صوتی
• 62. تحلیل گفتار با Bedrock
• 63. تبدیل گفتار به متن با Bedrock
• 64. کاربرد Bedrock در بازی‌سازی
• 65. ایجاد شخصیت‌های هوشمند در بازی‌ها
• 66. تولید محتوای پویا در بازی‌ها
• 67. کاربرد Bedrock در تحقیقات علمی
• 68. کمک به کشف دارو با Bedrock
• 69. تحلیل داده‌های علمی با Bedrock
• 70. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از Bedrock
• 71. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 72. مالکیت معنوی محتوای تولید شده
• 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 74. توسعه پایدار هوش مصنوعی
• 75. معرفی سرویس‌های مرتبط AWS
• 76. AWS Lambda برای اجرای کد
• 77. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 78. Amazon DynamoDB برای پایگاه داده NoSQL
• 79. Amazon SageMaker برای توسعه مدل
• 80. Amazon Comprehend برای تحلیل متن
• 81. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر
• 82. Amazon Translate برای ترجمه ماشینی
• 83. Amazon Lex برای ساخت چت‌بات
• 84. Amazon Personalize برای شخصی‌سازی
• 85. Amazon Forecast برای پیش‌بینی
• 86. Amazon Kendra برای جستجوی هوشمند
• 87. Amazon CodeWhisperer برای تولید کد
• 88. امنیت در سرویس‌های AWS
• 89. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
• 90. رمزنگاری داده‌ها
• 91. نظارت و ثبت رویدادها (CloudTrail)
• 92. مدیریت هزینه‌ها در AWS
• 93. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 94. ابزارهای مانیتورینگ هزینه
• 95. آینده هوش مصنوعی و Bedrock
• 96. روندهای جدید در مدل‌های زبانی بزرگ
• 97. توسعه مدل‌های چندوجهی
• 98. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 99. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
• 100. راهکارهای مقابله با چالش‌ها