اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با استفاده از خدمات ابری آمازون (Amazon Bedrock)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با استفاده از خدمات ابری آمازون (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ کاربردهای هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با هوش مصنوعی مولد و پتانسیل‌های آن
• 2. مبانی مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مولد
• 3. معرفی Amazon Bedrock به عنوان پلتفرم توسعه
• 4. مزایای استفاده از Amazon Bedrock برای ساخت برنامه‌ها
• 5. مروری بر معماری و اجزای Amazon Bedrock
• 6. شناخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها
• 7. تفاوت مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد
• 8. انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص
• 9. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
• 10. اصول و تکنیک‌های نوشتن Promptهای مؤثر
• 11. Prompt Engineering پیشرفته برای نتایج بهتر
• 12. فراخوانی مدل‌های زبانی از طریق API
• 13. ارسال درخواست‌ها و دریافت پاسخ‌ها
• 14. مدیریت و پردازش پاسخ‌های مدل
• 15. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید متن
• 16. خلق محتوای خلاقانه و داستانی
• 17. تولید خلاصه‌سازی متون طولانی
• 18. ترجمه ماشینی پیشرفته با مدل‌های مولد
• 19. پاسخگویی به سوالات پیچیده و تخصصی
• 20. توسعه چت‌بات‌های هوشمند و تعاملی
• 21. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید کد
• 22. کمک به توسعه‌دهندگان در نوشتن کد
• 23. تولید قطعه کد برای وظایف خاص
• 24. اشکال‌زدایی و بهبود کد با هوش مصنوعی
• 25. تبدیل کد از یک زبان به زبان دیگر
• 26. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پردازش تصویر
• 27. تولید تصاویر از توضیحات متنی
• 28. ویرایش و بهبود تصاویر موجود
• 29. تولید تصاویر هنری و خلاقانه
• 30. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پردازش صدا
• 31. تبدیل متن به گفتار با کیفیت بالا
• 32. تولید صدا برای شخصیت‌های مجازی
• 33. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 34. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 35. شناسایی الگوها و روندهای پنهان
• 36. کاربرد هوش مصنوعی مولد در شخصی‌سازی
• 37. ارائه تجربیات کاربری منحصر به فرد
• 38. تولید محتوای متناسب با علایق کاربر
• 39. امنیت و حریم خصوصی در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد
• 40. مدیریت داده‌ها و جلوگیری از سوء استفاده
• 41. اصول اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 42. مقابله با تعصبات در مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. ملاحظات قانونی و انطباق با مقررات
• 44. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع
• 45. استفاده کارآمد از خدمات Amazon Bedrock
• 46. نظارت و ارزیابی عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
• 47. بهبود مستمر برنامه‌ها بر اساس بازخورد
• 48. معرفی ابزارهای پیشرفته برای توسعه
• 49. استفاده از LangChain برای ساخت برنامه‌های پیچیده
• 50. یکپارچه‌سازی با سایر خدمات ابری
• 51. توسعه برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر
• 52. مدیریت چرخه عمر برنامه‌های هوش مصنوعی
• 53. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی
• 54. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مولد
• 55. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs)
• 56. مدل‌های ترنسفورمر و معماری‌های نوین
• 57. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی در Bedrock
• 58. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های موجود
• 59. آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های اختصاصی
• 60. ارزیابی کیفیت مدل‌های سفارشی
• 61. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 62. مراحل استقرار و مدیریت مدل‌ها
• 63. نظارت بر عملکرد مدل در محیط زنده
• 64. بروزرسانی و نگهداری مدل‌ها
• 65. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت مالی
• 66. تحلیل ریسک و پیش‌بینی بازار
• 67. تشخیص تقلب و پولشویی
• 68. مدیریت پرتفوی و مشاوره سرمایه‌گذاری
• 69. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت سلامت
• 70. دستیاران پزشک و تشخیص بیماری
• 71. تولید گزارشات پزشکی و خلاصه‌سازی پرونده‌ها
• 72. کمک به کشف دارو و درمان
• 73. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت آموزش
• 74. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 75. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 76. ارزیابی و بازخورد خودکار به دانش‌آموزان
• 77. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت رسانه
• 78. تولید اخبار و مقالات
• 79. خلق سناریو و فیلم‌نامه
• 80. شخصی‌سازی تجربه مخاطب
• 81. کاربرد هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتری
• 82. چت‌بات‌های پشتیبانی پیشرفته
• 83. تحلیل نظرات و بازخوردهای مشتریان
• 84. شخصی‌سازی خدمات و پیشنهادات
• 85. آینده هوش مصنوعی مولد
• 86. روندهای نوظهور در این حوزه
• 87. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 88. نقش هوش مصنوعی مولد در تحول دیجیتال
• 89. آمادگی برای آینده هوش مصنوعی مولد
• 90. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 91. ساخت یک دستیار کدنویسی سفارشی
• 92. توسعه یک ابزار خلاصه‌سازی متن هوشمند
• 93. پیاده‌سازی یک سیستم تولید محتوای خبری
• 94. ساخت یک چت‌بات خلاق برای داستان‌سرایی
• 95. طراحی یک سیستم تحلیل نظرات مشتریان
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری
• 97. مرور کلی بر آموخته‌ها
• 98. منابع برای مطالعه بیشتر
• 99. مسیرهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 100. تشویق به نوآوری و خلاقیت