کتاب صوتی جامع آمادگی آزمون AWS Certified AI Practitioner: پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین در فضای ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified AI Practitioner: پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین در فضای ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون وب سرویس
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری
• 3. معرفی مدل‌های هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 4. مدل مسئولانه هوش مصنوعی و ملاحظات اخلاقی در توسعه
• 5. امنیت و حریم خصوصی در خدمات هوش مصنوعی ابری
• 6. آشنایی با سرویس آمازون بدراک برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. استفاده از مدل‌های متن‌باز و تجاری در محیط ابری
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌های مولد
• 9. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن در سامانه‌های هوشمند
• 10. تشخیص و تحلیل تصاویر با استفاده از بینایی ماشین ابری
• 11. پیاده‌سازی سرویس‌های تبدیل متن به گفتار و برعکس
• 12. بررسی نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان
• 13. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای یادگیری ماشین
• 14. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 15. انتخاب و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری
• 16. استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 17. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 18. پایش و نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی در حال اجرا
• 19. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 20. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با معماری‌های میکروسرویس
• 21. استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 22. امنیت داده‌ها و انطباق با مقررات ملی در فضای ابری
• 23. مدیریت دسترسی‌ها و هویت در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 24. بازیابی اطلاعات با استفاده از تکنیک تولید افزوده بازیابی
• 25. ارزیابی کیفیت و دقت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از سرویس‌های هوشمند ابری
• 27. طراحی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی
• 28. آشنایی با ابزارهای توسعه و محیط‌های کدنویسی ابری
• 29. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 30. تکنیک‌های کاهش سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 31. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 32. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در امنیت سایبری و تشخیص نفوذ
• 33. مفاهیم پایه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در فضای ابری
• 34. استفاده از سرویس‌های پیش‌ساخته هوش مصنوعی برای برنامه‌های کاربردی
• 35. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی از طراحی تا تولید
• 36. استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ
• 37. بررسی الگوهای طراحی سیستم‌های هوشمند ابری
• 38. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 39. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. آمادگی برای آزمون گواهینامه هوش مصنوعی آمازون
• 41. تحلیل نمونه سوالات و سناریوهای کاربردی آزمون
• 42. مرور نهایی مفاهیم کلیدی و معماری‌های پیشنهادی آمازون