کتاب صوتی راهنمای جامع بهره‌گیری از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر ابری (Amazon Bedrock)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع بهره‌گیری از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر ابری (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: پردازش ابری و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی سرویس Amazon Bedrock و معماری پردازش ابری
• 3. مزایای استفاده از زیرساخت‌های ابری در توسعه هوش مصنوعی
• 4. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط ابری با رعایت استانداردهای ملی
• 5. آشنایی با مدل‌های پایه و کاربردهای آن‌ها در صنایع
• 6. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری در پردازش ابری
• 7. نحوه اتصال به سرویس Amazon Bedrock از طریق کنسول مدیریتی
• 8. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی در محیط‌های ابری
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌ها
• 10. بررسی پارامترهای تنظیم مدل جهت کنترل کیفیت پاسخ‌ها
• 11. آشنایی با مدل‌های متنی و قابلیت‌های تولید محتوای متنی
• 12. استفاده از مدل‌های چندرسانه‌ای برای تحلیل و تولید تصاویر
• 13. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی
• 14. مفهوم پایگاه داده‌های برداری و نقش آن در هوش مصنوعی
• 15. آموزش بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 16. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های نرم‌افزاری داخلی
• 18. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 20. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای کدنویسی هوش مصنوعی
• 21. راهکارهای مانیتورینگ و پایش سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 23. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش ابری
• 24. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از خروجی‌های هوش مصنوعی
• 25. بررسی نمونه‌های موفق پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 26. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی خودکار سازمانی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهبود فرآیندهای اداری
• 29. توسعه ابزارهای تحلیل اسناد با استفاده از مدل‌های زبانی
• 30. تکنیک‌های شخصی‌سازی مدل‌ها با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 31. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های فنی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای استقرار مدل‌ها
• 33. آشنایی با توکن‌بندی و مدیریت محدودیت‌های ورودی و خروجی
• 34. نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 35. بررسی معماری‌های مقیاس‌پذیر در پردازش ابری
• 36. آموزش کار با ابزارهای گزارش‌گیری و تحلیل نتایج
• 37. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 39. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید و بهبود کد برنامه‌نویسی
• 40. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. استفاده از قابلیت‌های چندزبانه در مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. مدیریت سطوح دسترسی کاربران در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 43. پیاده‌سازی مکانیسم‌های تایید و نظارت انسانی بر خروجی‌ها
• 44. بررسی آینده فناوری‌های ابری و هوش مصنوعی در ایران
• 45. تدوین نقشه راه برای پروژه‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها