اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی بهره‌گیری از مدل‌های زبانی در پلتفرم آمازون بدراک (Amazon Bedrock)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی بهره‌گیری از مدل‌های زبانی در پلتفرم آمازون بدراک (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری سرویس آمازون بدراک
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های پایه
• 3. نحوه عملکرد پردازش زبان طبیعی در مدل‌های مولد
• 4. مقایسه مدل‌های متن‌باز و تجاری در محیط ابری
• 5. مدیریت دسترسی و امنیت در کنسول مدیریت آمازون
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه برای اتصال به آمازون بدراک
• 7. مفاهیم توکن و مدل‌های پرداخت به میزان مصرف
• 8. روش‌های بهینه‌سازی فراخوانی مدل‌ها از طریق API
• 9. آشنایی با قابلیت‌های مدل‌های خانواده آمازون تیتان
• 10. کاربرد مدل‌های خانواده کلاود در تحلیل متون
• 11. استفاده از مدل‌های تولید تصویر در محیط‌های ایمن
• 12. نحوه اجرای درخواست‌های متنی یا پرامپت‌ها
• 13. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 14. مدیریت پارامترهای تنظیم مدل شامل دما و تنوع
• 15. مفاهیم پایه پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 16. یکپارچه‌سازی آمازون بدراک با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 17. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد داخلی
• 18. مراحل پیاده‌سازی معماری تولید افزوده بازیابی یا RAG
• 19. ارزیابی خروجی مدل‌ها و کنترل کیفیت پاسخ‌ها
• 20. آشنایی با کنسول ارزیابی مدل برای تست کیفیت
• 21. مدیریت محدودیت‌ها و سهمیه‌های استفاده از سرویس
• 22. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای خودکارسازی فرآیندها
• 23. مفاهیم پایه عامل‌های هوشمند در آمازون بدراک
• 24. اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده‌ای خارجی
• 25. تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی و سازمانی
• 26. نکات امنیتی در حفاظت از داده‌های ورودی و خروجی
• 27. رعایت حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری
• 28. پایش و نظارت بر مصرف منابع با سرویس‌های مانیتورینگ
• 29. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 30. کاربردهای هوش مصنوعی در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی متون در محیط امن
• 32. تولید محتوای متنی مطابق با استانداردهای سازمانی
• 33. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با الگوهای زبانی فارسی
• 34. رفع چالش‌های رایج در تعامل با مدل‌های زبانی
• 35. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای مدیریت پروژه
• 36. بررسی نمونه‌های کاربردی در حوزه تحلیل داده‌های متنی
• 37. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 38. آینده فناوری‌های ابری و مدل‌های زبانی مولد
• 39. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در بهره‌گیری از آمازون بدراک