دوره **یادگیری شبیه‌سازی شده زیرساخت ابری با هوش مصنوعی مولد** همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره **یادگیری شبیه‌سازی شده زیرساخت ابری با هوش مصنوعی مولد**

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های ابری و کاربردهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیرساخت ابری
• 2. مفاهیم کلیدی رایانش ابری
• 3. انواع مدل‌های سرویس ابری
• 4. مقدمه‌ای بر خدمات AWS
• 5. مدیریت هزینه‌ها در ابر
• 6. معماری‌های مقیاس‌پذیر ابری
• 7. شبکه‌های ابری و ارتباطات
• 8. ذخیره‌سازی داده‌ها در ابر
• 9. پایگاه‌های داده ابری
• 10. محاسبات بدون سرور
• 11. کانتینرسازی و ارکستراسیون
• 12. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 13. مبانی یادگیری ماشین
• 14. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 15. هوش مصنوعی مولد چیست؟
• 16. معماری‌های مدل‌های مولد
• 17. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. کاربرد NLP در هوش مصنوعی مولد
• 19. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 20. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
• 21. استقرار مدل‌های ML در AWS
• 22. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در AWS
• 23. مدیریت چرخه حیات مدل‌های ML
• 24. مقدمه‌ای بر AWS Lambda
• 25. توسعه برنامه‌های بدون سرور
• 26. استفاده از AWS Lambda با هوش مصنوعی
• 27. معرفی AWS Elastic Beanstalk
• 28. استقرار برنامه‌های وب در AWS
• 29. مدیریت منابع در AWS
• 30. نظارت و لاگ‌برداری در AWS
• 31. مبانی DevOps در محیط ابری
• 32. ابزارهای DevOps در AWS
• 33. مقدمه‌ای بر کانتینرها (Docker)
• 34. استفاده از Docker در AWS
• 35. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 36. مدیریت کانتینر با EKS
• 37. معماری‌های میکروسرویس در ابر
• 38. توسعه میکروسرویس‌ها با AWS
• 39. مبانی امنیت سایبری در ابر
• 40. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در AWS
• 41. رمزنگاری داده‌ها در AWS
• 42. پروتکل‌های امنیتی شبکه در AWS
• 43. مقدمه‌ای بر AWS CloudFormation
• 44. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 45. استفاده از IaC در AWS
• 46. مبانی تحلیل داده در ابر
• 47. سرویس‌های تحلیل داده AWS
• 48. مصورسازی داده‌ها با AWS
• 49. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد برای متن
• 50. تولید متن خلاقانه با هوش مصنوعی
• 51. خلاصه‌سازی اسناد با هوش مصنوعی مولد
• 52. ترجمه ماشینی با هوش مصنوعی مولد
• 53. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پشتیبانی مشتری
• 54. تولید کد با هوش مصنوعی مولد
• 55. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد برای تصویر
• 56. تولید تصویر با هوش مصنوعی مولد
• 57. ویرایش و دستکاری تصاویر با هوش مصنوعی
• 58. کاربرد هوش مصنوعی مولد در طراحی گرافیک
• 59. تولید محتوای ویدیویی با هوش مصنوعی
• 60. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد برای صدا
• 61. تولید موسیقی با هوش مصنوعی مولد
• 62. تولید گفتار با هوش مصنوعی مولد
• 63. کاربرد هوش مصنوعی مولد در ساخت پادکست
• 64. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
• 65. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 66. تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 68. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 69. مقدمه‌ای بر AWS Bedrock
• 70. استفاده از مدل‌های مولد در Bedrock
• 71. سفارشی‌سازی مدل‌ها در Bedrock
• 72. کاربرد Bedrock در برنامه‌های کاربردی
• 73. مبانی امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 74. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 75. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های مولد
• 76. مدیریت ریسک در هوش مصنوعی مولد
• 77. مقدمه‌ای بر AWS Kendra
• 78. جستجوی هوشمند با هوش مصنوعی
• 79. کاربرد Kendra در سازمان‌ها
• 80. مبانی داده‌کاوی در ابر
• 81. تکنیک‌های داده‌کاوی در AWS
• 82. کاربرد داده‌کاوی در هوش مصنوعی مولد
• 83. مقدمه‌ای بر AWS Lex
• 84. ساخت چت‌بات با هوش مصنوعی
• 85. کاربرد Lex در تعامل با مشتری
• 86. مبانی مدیریت پروژه در ابر
• 87. چابک در محیط ابری
• 88. ابزارهای مدیریت پروژه در AWS
• 89. مقدمه‌ای بر AWS CodeCommit
• 90. مدیریت کد منبع در AWS
• 91. مقدمه‌ای بر AWS CodeBuild
• 92. ساخت و تست خودکار در AWS
• 93. مقدمه‌ای بر AWS CodeDeploy
• 94. استقرار خودکار برنامه‌ها
• 95. مقدمه‌ای بر AWS CodePipeline
• 96. خطوط لوله CI/CD در AWS
• 97. مبانی اتوماسیون در AWS
• 98. استفاده از ابزارهای اتوماسیون AWS
• 99. مدیریت کارآمد زیرساخت ابری
• 100. مقدمه‌ای بر AWS Well-Architected Framework