۱. معرفی کلی دوره

در این بخش، ابتدا با چالش‌ها و فرصت‌های استفاده از فناوری‌های مولد مبتنی بر یادگیری عمیق آشنا می‌شویم. سپس دلایل اهمیت AWS Bedrock برای ایجاد و مدیریت مدل‌های LLM (Large Language Model) توضیح داده می‌شود. اهداف کلیدی عبارتند از:

• آشنایی با AWS Bedrock و معماری زیرساختی آن
• معرفی مفاهیم مولد (Generative AI) و کاربردهای روزمره
• نحوه‌ی اتصال به مدل‌های آماده مانند Jurassic-2، Claude و سایر

۲. آنچه دانشجویان یاد می‌گیرند

با گذراندن این دوره، مهارت‌های زیر به شما افزوده می‌شود:

• نصب و راه‌اندازی SDK های AWS برای Python، Java و JavaScript
• فرآیند فراخوانی و تنظیم پارامترهای مدل‌های پیش‌آماده در AWS Bedrock
• ساخت قالب‌های Prompt پیشرفته و روش‌های بهبود پاسخ‌گویی مدل
• فونکشن‌های پایه برای تأمین امنیت و کنترل هزینه‌ها
• استقرار یک API سرور برای ارائه سرویس‌های مولد به کاربران نهایی

۳. مزایا و دلایل شرکت در دوره

این دوره برای چه افرادی مناسب است و چرا باید در آن سرمایه‌گذاری کرد؟

• یادگیری مستقیم از نمونه‌های واقعی به جای تئوری صرف
• قراردادن پروژه‌های عملی در GitHub و نمونه کدهای قابل استفاده
• دسترسی به منابع رایگان AWS برای تمرین و آزمون
• پشتیبانی از سوالات و رفع اشکال در قالب انجمن آنلاین
• گواهینامه پایان دوره معتبر برای نمایش در رزومه و لینکدین

۴. پیش‌نیازها

برای موفقیت در این دوره، موارد زیر باید فراهم باشد:

• آشنایی با مفاهیم پایه ابری و AWS (EC2، S3، IAM)
• تجربه برنامه‌نویسی در یکی از زبان‌های پایتون، جاوا یا جاوااسکریپت
• درک اولیه از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
• داشتن حساب AWS با دسترسی به Bedrock (Portfolio Free Tier توصیه می‌شود)

۵. ساختار و بخش‌های دوره

دوره در قالب هشت ماژول اصلی ارائه می‌شود:

• ماژول ۱: مبانی AWS Bedrock و معرفی سرویس‌های مکمل
• ماژول ۲: راه‌اندازی محیط توسعه و دسترسی به مدل‌ها
• ماژول ۳: طراحی و بهینه‌سازی Prompt
• ماژول ۴: مدیریت توکن‌ها و هزینه‌های استفاده
• ماژول ۵: ساخت API سرور با AWS Lambda و API Gateway
• ماژول ۶: استراتژی‌های کشینگ و بهبود کارایی
• ماژول ۷: پیاده‌سازی اعتبارسنجی و امنیت داده
• ماژول ۸: استقرار نهایی و مانیتورینگ اپلیکیشن

۶. مثال‌های عملی

در هر ماژول، یک پروژه عملی برای تثبیت یادگیری ارائه شده است:

• چکیده‌سازی خودکار مقالات با استفاده از مدل‌های LLM
• چت‌بات تخصصی برای پشتیبانی مشتری با قابلیت اتصال به پایگاه داده
• تولید متن‌های تبلیغاتی شخصی‌سازی‌شده برای کسب‌وکارهای کوچک
• ترجمه و تصحیح گرامری با زبان‌های مختلف

هر پروژه، کد کامل و فایل‌های نمونه را شامل می‌شود تا بتوانید بلافاصله اجرا و تغییر دهید.

۷. نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود این دوره کافی است:

• وارد حساب کاربری خود در پلتفرم آموزشی شوید
• در بخش دوره‌ها «راهنمای نهایی AWS Bedrock» را جستجو کنید
• با کلیک روی دکمه دانلود ویدئوها، اسلایدها و فایل‌های تمرینی را دریافت کنید
• برای دسترسی به بسته‌های AWS و کوپن‌های تخفیف در انجمن دوره، ثبت‌نام کنید

۸. نتیجه‌گیری

با اتمام این دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی مولد در بزرگ‌ترین زیرساخت ابری جهان را خواهید داشت. از تحلیل داده‌های ورودی تا تولید خروجی‌های خلاقانه و بهینه، همه‌چیز زیر نظر شماست. همین امروز شروع کنید و مهارت خود را به عنوان یک مهندس هوش مصنوعی ابری به سطحی فراتر از تصور ببرید!