کتاب صوتی راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر AWS بدون نیاز به کدنویسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر AWS بدون نیاز به کدنویسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون کدنویسی (No-Code ML) و هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. آشنایی با محیط کاربری و سرویس‌های هوش مصنوعی AWS
• 3. معرفی پلتفرم‌های بدون کد برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. مدیریت حساب کاربری و تنظیمات امنیتی در کنسول مدیریت AWS
• 5. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker Canvas برای تحلیل داده‌ها
• 6. اهمیت و نقش داده‌ها در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. نحوه جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته برای تحلیل
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی
• 9. شناسایی انواع مسائل قابل حل با یادگیری ماشین در کسب‌وکار
• 10. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 11. آپلود و ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس Amazon S3
• 12. اتصال منابع داده به ابزارهای هوش مصنوعی AWS
• 13. بررسی ویژگی‌های کلیدی (Feature Engineering) در یادگیری ماشین
• 14. آموزش مدل‌های پیش‌بینی در محیط SageMaker Canvas
• 15. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 16. شناسایی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌ها
• 17. استفاده از هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌های بدون کد
• 18. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و مدل‌های زبانی بزرگ
• 19. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوای متنی و تصویری
• 20. نحوه طراحی و بهینه‌سازی دستورات (Prompt Engineering)
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای سازمانی
• 22. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 23. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 24. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 25. آشنایی با سرویس Amazon Rekognition برای تحلیل تصاویر
• 26. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء بدون نوشتن کد
• 27. آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متون
• 28. استخراج اطلاعات و تحلیل احساسات از بازخوردهای مشتریان
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری
• 30. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 31. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در AWS
• 32. مستندسازی فرآیند توسعه مدل‌های بدون کد
• 33. تجزیه و تحلیل گزارش‌های عملکرد و خروجی‌های هوش مصنوعی
• 34. استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
• 35. ارتقای دقت مدل با استفاده از بازخورد انسانی (Human-in-the-loop)
• 36. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 37. تأثیر هوش مصنوعی بر تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 38. آینده هوش مصنوعی بدون کد و نقش آن در سازمان‌های ایرانی
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی فروش بدون کدنویسی
• 40. مرور کلی بر استانداردهای امنیتی و قانونی در استفاده از سرویس‌های ابری