کتاب صوتی راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در رایانش ابری
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در کسب‌وکار
• 3. بررسی معماری سرویس Amazon Bedrock برای مدل‌های پایه
• 4. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای عملیاتی و فنی
• 5. راهکارهای امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 7. مبانی مهندسی پرامپت در محیط‌های ابری
• 8. مدیریت حافظه و متن در تعامل با مدل‌های زبانی
• 9. پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 10. مفهوم تولید متن افزوده با بازیابی یا RAG
• 11. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از دانش اختصاصی
• 12. کاربرد هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 13. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 14. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 15. روش‌های نظارت و ارزیابی عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 16. مقیاس‌پذیری راهکارهای هوش مصنوعی با سرویس‌های مدیریت‌شده
• 17. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخگویی مدل‌ها
• 18. بررسی نقش هوش مصنوعی در توسعه و نگهداری نرم‌افزار
• 19. امنیت داده‌ها و انطباق با مقررات در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی
• 21. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل و خلاصه‌سازی اسناد فنی
• 22. ساختاردهی به خروجی‌های مدل برای استفاده در برنامه‌های کاربردی
• 23. به‌کارگیری Agent‌ها برای اجرای وظایف خودکار
• 24. روش‌های تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی
• 25. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
• 26. راهکارهای هوش مصنوعی چندوجهی برای پردازش تصویر و متن
• 27. استفاده از محیط‌های توسعه ابری برای مدل‌سازی هوش مصنوعی
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای مسئولیت‌پذیری
• 29. پیش‌بینی و تحلیل روندها با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 30. تجمیع سرویس‌های هوش مصنوعی برای ایجاد راهکارهای جامع
• 31. بهینه‌سازی تعامل کاربر با رابط‌های هوش مصنوعی مولد
• 32. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای رهگیری خطاهای مدل
• 34. توسعه اپلیکیشن‌های ابری با قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 35. پایداری و در دسترس بودن سرویس‌های هوش مصنوعی در مناطق مختلف ابری
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. خلاصه و جمع‌بندی راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در AWS