کتاب صوتی متخصص هوش مصنوعی مولد و AWS: از صفر تا صد با رویکرد عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره متخصص هوش مصنوعی مولد و AWS: از صفر تا صد با رویکرد عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در ابر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری‌های اصلی شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردها
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. مدل‌های زبانی ترانسفورمر
• 8. معماری BERT و کاربردهای آن
• 9. معماری GPT و کاربردهای آن
• 10. تولید متن با هوش مصنوعی مولد
• 11. تولید تصویر با هوش مصنوعی مولد
• 12. تولید صدا با هوش مصنوعی مولد
• 13. آشنایی با AWS SageMaker
• 14. راه‌اندازی محیط توسعه AWS SageMaker
• 15. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد در AWS
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در AWS SageMaker
• 17. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد در AWS
• 18. مانیتورینگ و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی مولد در AWS
• 19. Generative AI در AWS: Amazon Bedrock
• 20. Amazon Bedrock و مدل‌های پایه‌ای (Foundation Models)
• 21. استفاده از Claude در Amazon Bedrock
• 22. استفاده از Stable Diffusion در Amazon Bedrock
• 23. استفاده از Titan در Amazon Bedrock
• 24. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 25. بهینه‌سازی Promptها برای نتایج بهتر
• 26. امنیت در هوش مصنوعی مولد
• 27. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 29. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بازاریابی
• 30. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتریان
• 31. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در توسعه محصول
• 32. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بهداشت و درمان
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در امور مالی
• 34. استفاده از هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندها
• 35. مقدمه‌ای بر LangChain
• 36. LangChain برای ساخت برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی
• 37. ساخت ربات‌های گفتگو با LangChain
• 38. استفاده از Vector Databases در LangChain
• 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید تصویر
• 42. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 43. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 44. Transfer Learning در هوش مصنوعی مولد
• 45. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
• 46. مقایسه مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد
• 47. محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد
• 48. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 49. آینده هوش مصنوعی مولد
• 50. روندها و نوآوری‌های جدید در هوش مصنوعی مولد
• 51. استفاده از هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌ها
• 52. آشنایی با Amazon Comprehend
• 53. آشنایی با Amazon Rekognition
• 54. آشنایی با Amazon Transcribe
• 55. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تشخیص تقلب
• 56. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در پیش‌بینی تقاضا
• 57. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از خدمات هوش مصنوعی AWS
• 58. مقایسه هزینه‌ها و عملکرد مدل‌های مختلف در AWS
• 59. مقدمه‌ای بر MLOps
• 60. استقرار مداوم (CI/CD) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 61. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. آشنایی با AWS CodePipeline و AWS CodeBuild
• 63. آشنایی با AWS Lambda برای استقرار مدل‌ها
• 64. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 65. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای استقرار
• 66. مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
• 67. استفاده از Containerization برای استقرار مدل‌ها
• 68. کار با APIهای هوش مصنوعی مولد
• 69. ساخت API سفارشی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 70. مستندسازی APIهای هوش مصنوعی
• 71. امنیت APIهای هوش مصنوعی
• 72. آشنایی با AWS API Gateway
• 73. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در AWS (پروژه‌های واقعی)
• 74. مطالعه موردی: ساخت یک ربات پاسخگوی خودکار
• 75. مطالعه موردی: تولید محتوای بازاریابی با هوش مصنوعی
• 76. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در تصاویر با هوش مصنوعی
• 77. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ AWS CloudWatch
• 78. استفاده از AWS CloudTrail برای ردیابی فعالیت‌ها
• 79. بهبود مستمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. مدیریت نسخه‌های مدل‌ها
• 81. آشنایی با مفاهیم Bias و Fairness در هوش مصنوعی
• 82. تکنیک‌های کاهش Bias در مدل‌های هوش مصنوعی
• 83. آشنایی با روش‌های Explainable AI (XAI)
• 84. درک تصمیمات مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. آینده شغلی در زمینه هوش مصنوعی مولد
• 86. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان هوش مصنوعی مولد
• 87. منابع آموزشی و گواهینامه‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد