کتاب صوتی آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر AWS Amplify و هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر AWS Amplify و هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزارهای هوشمند و رایانش ابری

موضوع میانی: توسعه پلتفرم‌های کاربردی با استفاده از زیرساخت‌های ابری (Cloud-Native Development)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری پلتفرم‌های مدرن
• 2. آشنایی با سرویس‌های AWS Amplify در توسعه نرم‌افزار
• 3. راهکارهای هوش مصنوعی مولد در بستر ابری
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های ابری
• 5. مدیریت احراز هویت و امنیت کاربران در سامانه
• 6. طراحی مدل داده و پایگاه‌داده‌های مقیاس‌پذیر در Amplify
• 7. پیاده‌سازی رابط کاربری با استفاده از کامپوننت‌های آماده
• 8. اتصال بخش‌های فرانت‌اند به سرویس‌های هوشمند بک‌اند
• 9. معماری توابع بدون سرور با AWS Lambda
• 10. استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 11. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با رابط کاربری
• 12. طراحی سیستم‌های چت هوشمند و پاسخ‌گو
• 13. پیاده‌سازی قابلیت تحلیل تصاویر با سرویس‌های ابری
• 14. مدیریت فایل‌ها و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در فضای ابری
• 15. استفاده از GraphQL برای ارتباط بهینه داده‌ای
• 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده در سمت کلاینت
• 17. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت چندعاملی
• 18. مدیریت دسترسی‌ها و سیاست‌های امنیتی در AWS
• 19. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کاربران
• 20. طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده هوشمند در پلتفرم
• 21. به‌کارگیری سرویس‌های ترجمه و تحلیل متن خودکار
• 22. توسعه سیستم‌های جستجوی هوشمند در داده‌های متن‌محور
• 23. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در سامانه‌های توزیع‌شده
• 24. استراتژی‌های استقرار و تحویل مداوم (CI/CD)
• 25. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع ابری
• 26. مقیاس‌پذیری خودکار در سرویس‌های ابری
• 27. تأمین امنیت تبادل داده‌ها در بستر شبکه
• 28. پیاده‌سازی لاگ‌گیری و تحلیل رخدادهای سامانه
• 29. ارتقای عملکرد و سرعت بارگذاری در برنامه‌های ابری
• 30. تست و ارزیابی کیفیت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های اعلان و اطلاع‌رسانی هوشمند
• 32. مدیریت وضعیت برنامه در سمت کلاینت
• 33. کار با واسط‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی مولد
• 34. ایجاد محیط‌های تست و توسعه مجزا
• 35. تأمین امنیت داده‌های حساس مطابق با استانداردهای داخلی
• 36. به‌کارگیری متدهای مهندسی پرامپت در توسعه نرم‌افزار
• 37. طراحی واسط کاربری سازگار با دستگاه‌های مختلف
• 38. استفاده از سیستم‌های کشینگ برای کاهش تاخیر
• 39. مستندسازی فنی و مدیریت پروژه‌های ابری
• 40. پشتیبانی از زبان فارسی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 41. ارزیابی نهایی و استقرار در محیط عملیاتی