اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم هوش مصنوعی نسل جدید با استفاده از خدمات AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم هوش مصنوعی نسل جدید با استفاده از خدمات AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده در بستر ابری

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی پلتفرم‌های هوش مصنوعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش ابری
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. اصول پردازش داده در بستر ابری
• 4. معماری پلتفرم‌های هوش مصنوعی
• 5. مزایای استفاده از خدمات ابری برای AI
• 6. معرفی خدمات AWS برای هوش مصنوعی
• 7. مفاهیم کلیدی معماری نسل جدید AI
• 8. زیرساخت‌های ابری برای AI: EC2 و S3
• 9. مدیریت داده در AWS برای پروژه‌های AI
• 10. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و پردازش موازی
• 11. پایگاه‌های داده ابری برای AI: RDS و DynamoDB
• 12. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش زبان طبیعی
• 14. خدمات AWS برای پردازش زبان طبیعی: Comprehend و Translate
• 15. پردازش تصویر و بینایی ماشین در AWS
• 16. خدمات AWS برای بینایی ماشین: Rekognition و Textract
• 17. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 18. چارچوب‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
• 19. استفاده از SageMaker برای ساخت مدل‌های AI
• 20. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در SageMaker
• 21. تنظیم و بهینه‌سازی هایپرپارامترها در SageMaker
• 22. استقرار مدل‌های AI در AWS
• 23. استقرار مدل‌های AI به عنوان API با SageMaker Endpoints
• 24. مدیریت چرخه عمر مدل‌های AI
• 25. نظارت بر عملکرد مدل‌های AI مستقر شده
• 26. امنیت در پلتفرم‌های هوش مصنوعی ابری
• 27. مدیریت دسترسی و هویت در AWS (IAM)
• 28. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 29. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های AI
• 30. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 31. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار AI
• 32. تشخیص و کاهش سوگیری در مدل‌های AI
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 34. هوش مصنوعی در خدمات مالی (با رعایت مقررات)
• 35. هوش مصنوعی در تولید و صنعت (با رعایت قوانین)
• 36. هوش مصنوعی در سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 37. هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک
• 38. معماری میکروسرویس‌ها برای پلتفرم‌های AI
• 39. ارتباط بین سرویس‌ها و مدیریت API Gateway
• 40. استفاده از کانتینرها (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes)
• 41. Amazon EKS برای مدیریت کانتینرها
• 42. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری AI
• 43. راهکارهای کاهش هزینه با استفاده از خدمات AWS
• 44. مدیریت و مانیتورینگ منابع ابری
• 45. ابزارهای مانیتورینگ AWS: CloudWatch و CloudTrail
• 46. تحلیل داده‌های لاگ و رویدادها
• 47. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 48. پردازش جریانی داده‌ها (Stream Processing)
• 49. Amazon Kinesis برای پردازش جریانی
• 50. استفاده از Lambda برای پردازش رویدادها
• 51. معماری رویدادمحور (Event-Driven Architecture)
• 52. مدیریت صف پیام‌ها با SQS و SNS
• 53. اتوماسیون فرآیندها با AWS Step Functions
• 54. استفاده از هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندها
• 55. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 56. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک و بهینه‌سازی
• 57. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 58. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با خدمات AWS
• 59. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 60. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی و خدمات مشتری
• 61. مدیریت دانش و استخراج اطلاعات
• 62. استفاده از Graph Databases برای مدیریت دانش
• 63. پردازش داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 64. خدمات AWS برای داده‌های مکانی
• 65. پردازش داده‌های سری زمانی
• 66. کاربرد داده‌های سری زمانی در پیش‌بینی و تحلیل
• 67. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 68. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
• 69. انتخاب مدل (Model Selection)
• 70. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 72. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 73. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 74. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 75. نکات عملی در پیاده‌سازی پلتفرم‌های AI
• 76. استانداردهای کدنویسی برای پروژه‌های AI
• 77. مستندسازی در پروژه‌های AI
• 78. همکاری تیمی در توسعه پلتفرم‌های AI
• 79. مدیریت پروژه در توسعه پلتفرم‌های AI
• 80. مرور و ارزیابی پلتفرم‌های AI
• 81. روندهای آینده در هوش مصنوعی ابری
• 82. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 83. هوش مصنوعی پایدار (Sustainable AI)
• 84. هوش مصنوعی فدرال (Federated Learning)
• 85. ملاحظات قانونی و انطباق با مقررات در ایران
• 86. نقش داده‌های پاک و با کیفیت
• 87. حاکمیت داده (Data Governance)
• 88. مدیریت ریسک در پروژه‌های AI
• 89. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 90. ساخت پلتفرم AI انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر
• 91. تمرکز بر ارزش‌آفرینی کسب‌وکار با AI
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده