دوره راهنمای کاربردی کار با سرویس‌های هوش مصنوعی آمازون (Amazon Bedrock) برای توسعه‌دهندگان سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی کار با سرویس‌های هوش مصنوعی آمازون (Amazon Bedrock) برای توسعه‌دهندگان سازمانی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با سرویس آمازون بدراک و معماری آن در اکوسیستم ابری
• 2. مدل‌های پایه و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی مولد
• 3. نحوه دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ از طریق API آمازون بدراک
• 4. مدیریت دسترسی و امنیت در سرویس‌های هوش مصنوعی بر اساس استانداردهای سازمانی
• 5. پیکربندی محیط توسعه و پیش‌نیازهای استفاده از سرویس‌های ابری
• 6. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و تجاری موجود در سرویس بدراک
• 7. استفاده از محیط آزمایشگاهی یا Playground برای ارزیابی مدل‌ها
• 8. درک مفاهیم و پارامترهای تنظیم خروجی مدل‌های زبانی
• 9. مهندسی دستور یا پرامپت‌نویسی برای افزایش دقت پاسخ‌های مدل
• 10. مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌های مصرفی در محیط‌های ابری
• 11. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ‌دهی با استفاده از یادگیری در لحظه
• 12. آشنایی با معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای اتصال به داده‌های سازمانی
• 13. آماده‌سازی داده‌های داخلی برای استفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 14. ایجاد پایگاه داده برداری برای جستجوی معنایی در اطلاعات سازمانی
• 15. اتصال منابع داده به سرویس آمازون بدراک برای پاسخ‌دهی تخصصی
• 16. پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس
• 17. استفاده از عامل‌های هوشمند برای اجرای وظایف خودکار در سازمان
• 18. طراحی گردش‌کار برای تعامل عامل‌های هوشمند با سیستم‌های داخلی
• 19. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی سازمانی
• 20. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و پایش کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 21. تکنیک‌های ارزیابی و سنجش دقت مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 22. پیاده‌سازی فیلترهای محتوایی و رعایت استانداردهای انطباق در خروجی‌ها
• 23. استفاده از قابلیت‌های چندرسانه‌ای در مدل‌های هوش مصنوعی بدراک
• 24. تبدیل متن به تصویر و کاربردهای آن در مستندسازی سازمانی
• 25. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها و به‌روزرسانی سیستم‌های مبتنی بر بدراک
• 26. یکپارچه‌سازی سرویس‌های بدراک با سایر خدمات رایانش ابری
• 27. بهینه‌سازی تأخیر پاسخ‌دهی در برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 28. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشتی در فراخوانی مدل‌ها
• 29. مستندسازی و گزارش‌گیری از تراکنش‌های هوش مصنوعی در شبکه داخلی
• 30. بررسی موردی: پیاده‌سازی دستیار هوشمند برای پشتیبانی از کاربران سازمانی
• 31. بررسی موردی: تحلیل هوشمند اسناد و گزارش‌های متنی در سازمان
• 32. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 33. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از SDKهای رسمی
• 34. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 35. آینده رایانش ابری و هوش مصنوعی مولد در چارچوب حاکمیت فناوری اطلاعات
• 36. مروری بر بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبانی از سیستم‌های هوش مصنوعی