دوره راهنمای کاربردی استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر Amazon Bedrock همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش داده

موضوع میانی: خدمات ابری و یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی سرویس Amazon Bedrock و معماری آن در بستر خدمات ابری
• 3. نحوه ایجاد و مدیریت حساب کاربری در کنسول مدیریت AWS
• 4. بررسی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از خدمات ابری
• 5. آشنایی با مدل‌های پایه و انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای تجاری
• 6. نحوه فعال‌سازی و دسترسی به مدل‌های بنیادین در Amazon Bedrock
• 7. مفاهیم اساسی در مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 8. استفاده از محیط آزمایشگاهی Bedrock Playground برای تست مدل‌ها
• 9. بررسی پارامترهای تنظیم مدل شامل دما و حداکثر طول توکن
• 10. آشنایی با APIهای سرویس Bedrock برای برقراری ارتباط برنامه‌نویسی
• 11. پیاده‌سازی نخستین درخواست استنتاج متنی با استفاده از Python و Boto3
• 12. مدیریت کلیدهای دسترسی و احراز هویت با AWS IAM
• 13. آشنایی با قابلیت تولید تصویر و تنظیمات پارامترهای آن
• 14. روش‌های ارزیابی خروجی‌های مدل و تضمین کیفیت پاسخ‌ها
• 15. مفهوم تولید افزوده با بازیابی یا RAG در هوش مصنوعی
• 16. کاربرد پایگاه داده‌های برداری در بهبود دقت پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 17. اتصال منابع داده داخلی به Amazon Bedrock جهت تحلیل اسناد
• 18. استفاده از Knowledge Bases برای ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 19. مفهوم عامل‌های هوشمند یا Agents در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار
• 20. نحوه تعریف و اجرای ابزارهای جانبی برای عامل‌های هوشمند
• 21. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در چت‌بات‌های مبتنی بر Bedrock
• 22. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل لاگ‌ها در Amazon CloudWatch
• 23. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 24. تکنیک‌های تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌ها برای کاربردهای اختصاصی
• 25. استفاده از مدل‌های متن‌باز و تجاری در کنار یکدیگر
• 26. بررسی محدودیت‌ها و سهمیه‌های استفاده از سرویس در مناطق مختلف
• 27. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 28. شناسایی و جلوگیری از سوگیری در پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 29. تکنیک‌های فیلترینگ محتوا و پیاده‌سازی محافظ‌های ایمنی
• 30. یکپارچه‌سازی Bedrock با سایر سرویس‌های AWS نظیر Lambda
• 31. پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند سازمانی با قابلیت تحلیل داده‌های متنی
• 32. راهکارهای مقیاس‌پذیری و مدیریت بار کاری در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 33. بررسی سناریوهای کاربردی در تحلیل اسناد مالی و فنی
• 34. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ هزینه‌ها و بودجه‌بندی در AWS
• 35. مستندسازی و استقرار نهایی راهکارهای هوش مصنوعی در محیط عملیاتی