دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی با پایتون برای بهره‌گیری از مدل‌های هوش مصنوعی در سرویس Amazon Bedrock همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی با پایتون برای بهره‌گیری از مدل‌های هوش مصنوعی در سرویس Amazon Bedrock

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردهای هوش مصنوعی با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش سرویس‌های آمازون در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و مدل‌های بنیادین
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای کار با AWS
• 4. نصب و پیکربندی AWS SDK برای پایتون (Boto3)
• 5. مدیریت احراز هویت و دسترسی‌ها با AWS IAM
• 6. شناخت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط ابری
• 7. درک مفاهیم درخواست و پاسخ در رابط برنامه‌نویسی Bedrock
• 8. ساخت اولین کلاینت ارتباطی با Amazon Bedrock در پایتون
• 9. پارامترهای کلیدی در ارسال درخواست به مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 11. تولید متن با استفاده از مدل‌های متن‌محور در پایتون
• 12. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دریافت خروجی دقیق‌تر
• 13. استفاده از مدل‌های متن به تصویر در سرویس‌های ابری
• 14. مدیریت خطاهای رایج در فراخوانی APIهای هوش مصنوعی
• 15. ذخیره‌سازی و بازیابی خروجی‌های مدل در سرویس S3
• 16. پیاده‌سازی زنجیره درخواست‌ها برای تحلیل‌های پیچیده
• 17. کار با جریان‌های داده‌ای در پاسخ‌های استریمینگ
• 18. امنیت در تبادل داده با مدل‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 19. تجزیه و تحلیل پاسخ‌های JSON در برنامه‌های پایتونی
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 21. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (RAG) در AWS
• 22. آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های سفارشی
• 23. اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به پایگاه‌های داده ابری
• 24. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در Bedrock
• 25. مانیتورینگ و ثبت وقایع در برنامه‌های هوش مصنوعی با CloudWatch
• 26. توسعه واسط‌های کاربری ساده برای نمایش خروجی‌های هوش مصنوعی
• 27. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی با ابزارهای ابری
• 28. مقیاس‌پذیری برنامه‌های پایتونی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. ایمن‌سازی کدهای پایتون در تعامل با سرویس‌های ابری
• 30. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط توسعه
• 31. استقرار توابع پایتونی در سرویس AWS Lambda
• 32. اتصال Lambda به Amazon Bedrock برای اجرای خودکار
• 33. مدیریت نسخه‌های مدل در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. به‌کارگیری تکنیک‌های Prompt Engineering در کدنویسی
• 35. طراحی ساختار داده‌های ورودی برای مدل‌های چندوجهی
• 36. رفع اشکال و عیب‌یابی در تعامل با APIهای ابری
• 37. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 38. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
• 39. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای جایگزین
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند مبتنی بر پایتون و AWS