کتاب صوتی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در سازمان با استفاده از زیرساخت‌های ابری آمازون (AWS) برای افزایش بهره‌وری و بازگشت سرمایه (ROI)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در سازمان با استفاده از زیرساخت‌های ابری آمازون (AWS) برای افزایش بهره‌وری و بازگشت سرمایه (ROI)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش آن در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 2. شناسایی فرصت‌های کسب‌وکار برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سازمان
• 3. بررسی معماری زیرساخت‌های ابری آمازون برای هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با سرویس آمازون بدراک و مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. استراتژی‌های انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای سازمانی
• 6. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 7. حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در محیط‌های ابری
• 8. تطبیق استقرار هوش مصنوعی با قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 9. معرفی قابلیت‌های تولید محتوا و خودکارسازی فرآیندها
• 10. پیاده‌سازی تکنیک بازیابی تقویت‌شده با تولید در سازمان
• 11. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با مهندسی پرامپت در محیط کسب‌وکار
• 12. استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های سازمانی
• 13. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های نرم‌افزاری موجود
• 14. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های ابری
• 15. مدیریت هزینه‌ها و محاسبه بازگشت سرمایه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های مولد در محیط عملیاتی
• 17. بهبود بهره‌وری کارکنان با دستیارهای هوشمند سازمانی
• 18. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از AWS SDK
• 19. پایش و نظارت مستمر بر خروجی‌های هوش مصنوعی
• 20. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 21. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری
• 22. خودکارسازی فرآیندهای تحلیل اسناد و گزارش‌گیری سازمانی
• 23. آموزش تیم‌های داخلی برای کار با ابزارهای هوش مصنوعی
• 24. شناسایی و مدیریت ریسک‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 25. حکمرانی داده و اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی سازمانی
• 26. تلفیق هوش مصنوعی مولد با تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 27. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. نقش رایانش ابری در تسریع آموزش مدل‌های اختصاصی
• 29. استفاده از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار سازمانی
• 30. استراتژی‌های گذار از مرحله آزمایشی به تولید انبوه
• 31. سنجش شاخص‌های کلیدی عملکرد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. مطالعه موردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنایع داخلی