کتاب صوتی راهکارهای نوین در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد بر بستر AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد بر بستر AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آمازون وب سرویس در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری هوش مصنوعی مولد
• 3. معرفی سرویس آمازون بدراک و قابلیت‌های آن در توسعه نرم‌افزار
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 5. بررسی مدل‌های بنیادی و انتخاب مدل بهینه برای کاربردهای تجاری
• 6. پیاده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات اولیه در کنسول مدیریت AWS
• 7. کار با APIهای آمازون بدراک برای فراخوانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. مهندسی پرامپت و تکنیک‌های بهینه‌سازی پرسش‌ها برای مدل‌های زبانی
• 9. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده برداری برای ذخیره‌سازی دانش تخصصی
• 10. پیاده‌سازی معماری تولید افزوده بازیابی برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 11. استفاده از آمازون اپن‌سرچ برای جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 13. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 14. طراحی و پیاده‌سازی واسط‌های کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 15. استفاده از آمازون سیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌ی حیات یادگیری ماشین
• 16. آموزش تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی و امن
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. استفاده از آمازون کلاود‌واچ برای پایش و عیب‌یابی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 20. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 21. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 22. پیاده‌سازی مکانیزم‌های فیلترینگ و کنترل خروجی مدل‌های زبانی
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی تاخیر و افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 24. استفاده از آمازون استپ فانکشنز برای مدیریت گردش کارهای هوش مصنوعی
• 25. طراحی سیستم‌های چند عاملی برای حل مسائل پیچیده محاسباتی
• 26. بررسی کاربرد هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندهای سازمانی
• 27. استفاده از تحلیل‌گرهای متن برای بهبود درک متون فارسی در مدل‌ها
• 28. یکپارچه‌سازی سرویس‌های گفتار به متن و متن به گفتار در برنامه‌ها
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل اسناد و استخراج داده‌های هوشمند
• 30. استفاده از ابزارهای تحلیل کد برای افزایش بهره‌وری تیم‌های توسعه
• 31. بررسی متدولوژی‌های تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی
• 32. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و استقرار مستمر در محیط‌های عملیاتی
• 33. آشنایی با آینده هوش مصنوعی در صنایع بومی و اولویت‌های ملی
• 34. طراحی یک پروژه نهایی: پیاده‌سازی دستیار هوشمند سازمانی بر بستر AWS