MAPress
کتاب پیاده‌سازی پایگاه‌های دانش با هوش مصنوعی مولد در AWS Bedrock

کتاب پیاده‌سازی پایگاه‌های دانش با هوش مصنوعی مولد در AWS Bedrock

تگ‌ها: AWS Bedrock پایگاه دانش پردازش زبان طبیعی توسعه هوش مصنوعی خدمات ابری داده کاوی عامل هوش مصنوعی فناوری اطلاعات هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی پایگاه‌های دانش با هوش مصنوعی مولد در AWS Bedrock

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 2. مبانی خدمات ابری در AWS
  • 3. معرفی Amazon Bedrock
  • 4. معماری هوش مصنوعی مولد
  • 5. مفاهیم پایگاه دانش
  • 6. اهمیت داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 7. انواع پایگاه‌های دانش
  • 8. ساختاردهی داده‌ها برای پایگاه دانش
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. پاکسازی داده‌ها
  • 11. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. تبدیل داده‌ها
  • 13. بردارهای داده (Data Vectors)
  • 14. تکنیک‌های جاسازی (Embeddings)
  • 15. مدل‌های جاسازی در Bedrock
  • 16. انتخاب مدل جاسازی مناسب
  • 17. ایجاد پایگاه دانش با Bedrock
  • 18. استفاده از Amazon S3 برای ذخیره‌سازی
  • 19. تنظیمات اولیه پایگاه دانش
  • 20. بارگذاری داده‌ها در پایگاه دانش
  • 21. فهرست‌سازی داده‌ها
  • 22. بهینه‌سازی فهرست پایگاه دانش
  • 23. جستجو در پایگاه دانش
  • 24. تکنیک‌های جستجوی معنایی
  • 25. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)
  • 26. پیکربندی پارامترهای جستجو
  • 27. ارزیابی عملکرد پایگاه دانش
  • 28. معیارهای ارزیابی
  • 29. بهبود نتایج جستجو
  • 30. مدیریت نسخه‌های پایگاه دانش
  • 31. به‌روزرسانی پایگاه دانش
  • 32. امنیت پایگاه دانش
  • 33. کنترل دسترسی به پایگاه دانش
  • 34. قوانین دسترسی در AWS IAM
  • 35. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه دانش
  • 36. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 37. مطابقت با مقررات داخلی
  • 38. معرفی عوامل هوش مصنوعی (AI Agents)
  • 39. کاربرد عوامل هوش مصنوعی
  • 40. طراحی عامل هوش مصنوعی
  • 41. تعریف وظایف عامل
  • 42. تخصیص پایگاه دانش به عامل
  • 43. اتصال عامل به پایگاه دانش
  • 44. تنظیم رفتار عامل
  • 45. مدیریت مکالمات با عامل
  • 46. حفظ وضعیت مکالمه
  • 47. تاریخچه مکالمات
  • 48. پاسخ‌دهی هوشمند عامل
  • 49. استفاده از ابزارها توسط عامل
  • 50. اتصال عامل به APIهای خارجی
  • 51. مدیریت خطا در عامل
  • 52. عیب‌یابی عامل هوش مصنوعی
  • 53. بهینه‌سازی عامل برای وظایف خاص
  • 54. سناریوهای کاربردی پایگاه دانش
  • 55. پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی
  • 56. مدیریت محتوای سازمانی
  • 57. جستجوی هوشمند در اسناد
  • 58. تحلیل داده‌های مشتری
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. آموزش و توسعه کارکنان
  • 61. دسترسی به اطلاعات تخصصی
  • 62. فرایندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 63. کاربرد در بخش حقوقی
  • 64. کاربرد در بخش مالی
  • 65. کاربرد در بخش پزشکی
  • 66. کاربرد در بخش مهندسی
  • 67. کاربرد در بخش تحقیق و توسعه
  • 68. کاربرد در بخش بازاریابی
  • 69. کاربرد در بخش فروش
  • 70. کاربرد در بخش منابع انسانی
  • 71. کاربرد در بخش عملیات
  • 72. کاربرد در بخش خدمات عمومی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 74. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 75. شفافیت در هوش مصنوعی
  • 76. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 77. حاکمیت داده‌ها
  • 78. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
  • 79. آینده هوش مصنوعی مولد
  • 80. روندهای جدید در Bedrock
  • 81. توسعه پایگاه‌های دانش پیشرفته
  • 82. عوامل هوش مصنوعی پیچیده‌تر
  • 83. یکپارچه‌سازی با سایر خدمات AWS
  • 84. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 86. فرصت‌های هوش مصنوعی در ایران
  • 87. قوانین و چارچوب‌های بومی‌سازی
  • 88. فناوری‌های نوظهور در هوش مصنوعی
  • 89. مطالعات موردی موفق
  • 90. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌ها
  • 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.