اکسپرس 24
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.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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.