دوره ساخت، بهینه‌سازی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با رویکرد بومی و امن در زیرساخت‌های ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت، بهینه‌سازی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با رویکرد بومی و امن در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و مفاهیم پایه
• 2. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
• 3. معرفی Amazon Bedrock و معماری آن
• 4. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و نحوه کارکردشان
• 5. تفاوت مدل‌های مولد با مدل‌های سنتی هوش مصنوعی
• 6. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) برای مدل‌های مولد
• 7. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 8. روش‌های آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبان
• 9. مفهوم Prompt Engineering و تکنیک‌های آن
• 10. طراحی Promptهای مؤثر برای وظایف مختلف
• 11. تولید متن با استفاده از مدل‌های Bedrock
• 12. خلاصه‌سازی متون با مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 13. ترجمه ماشینی با رویکرد هوش مصنوعی مولد
• 14. تولید محتوا خلاقانه با مدل‌های مولد
• 15. کاربرد مدل‌های مولد در تولید کد
• 16. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و جستجو
• 17. مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 18. اجزای اصلی سیستم‌های RAG
• 19. پیاده‌سازی RAG با استفاده از Amazon Bedrock
• 20. اتصال پایگاه دانش به مدل‌های مولد
• 21. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی متن
• 22. انتخاب و تنظیم مدل‌های Embedding مناسب
• 23. مقدمه‌ای بر Langchain و فریم‌ورک آن
• 24. معماری Langchain و اجزای کلیدی
• 25. ساخت زنجیره‌های (Chains) ساده با Langchain
• 26. اتصال مدل‌های زبان به منابع داده خارجی
• 27. مدیریت حافظه در مدل‌های مکالمه‌ای
• 28. پیاده‌سازی عوامل (Agents) در Langchain
• 29. کاربرد Agents برای تعامل با ابزارهای خارجی
• 30. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 31. مقایسه پایگاه‌های داده برداری مختلف
• 32. استقرار پایگاه داده برداری در AWS
• 33. ادغام پایگاه داده برداری با Langchain و Bedrock
• 34. مدیریت داده‌های حساس و حریم خصوصی در مدل‌های مولد
• 35. اصول امنیت در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 36. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 37. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های مولد
• 38. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد مدل‌های مولد
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
• 41. استفاده از داده‌های اختصاصی برای تنظیم دقیق
• 42. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی محتوای تولیدی
• 43. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه هوش مصنوعی
• 44. تدوین سیاست‌های استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی مولد
• 45. کاربرد هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتریان
• 46. اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار با مدل‌های مولد
• 47. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغاتی
• 48. هوش مصنوعی مولد در آموزش و یادگیری
• 49. کاربرد مدل‌های مولد در تحقیقات علمی
• 50. تولید مستندات فنی با استفاده از هوش مصنوعی
• 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد تصویر و صدا
• 52. تولید تصویر با استفاده از مدل‌های مولد
• 53. ویرایش و بهبود تصاویر با هوش مصنوعی مولد
• 54. تولید صدا و موسیقی با استفاده از مدل‌های مولد
• 55. ملاحظات امنیتی در مدل‌های مولد تصویر و صدا
• 56. مقدمه‌ای بر استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های مولد
• 57. مدیریت زیرساخت ابری برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 58. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌های مولد
• 59. نظارت و پایش عملکرد مدل‌های در حال اجرا
• 60. عیب‌یابی و رفع اشکال در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد ویدیویی
• 62. کاربرد مدل‌های مولد ویدیویی در صنعت
• 63. چالش‌های فنی در تولید ویدیو با هوش مصنوعی
• 64. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در مدل‌های مولد ویدیویی
• 65. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 66. کاربرد مدل‌های مولد در تشخیص بیماری
• 67. تولید داروها و درمان‌های نوین با هوش مصنوعی
• 68. ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی در حوزه سلامت
• 69. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 70. مدل‌های مولد برای تحلیل ریسک و پیش‌بینی
• 71. اتوماسیون فرآیندهای مالی و بانکی
• 72. ملاحظات قانونی و رگولاتوری در هوش مصنوعی مالی
• 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و آینده کار
• 74. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر بازار کار
• 75. آمادگی برای مشاغل آینده در عصر هوش مصنوعی
• 76. توسعه مهارت‌های لازم برای کار با هوش مصنوعی
• 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل‌های مولد
• 79. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های خودآموز
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی
• 81. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 82. معماری و کاربردهای GANs
• 83. مقایسه GANs با سایر مدل‌های مولد
• 84. ملاحظات فنی در آموزش و تنظیم GANs
• 85. مقدمه‌ای بر مدل‌های Diffusion
• 86. معماری و کاربردهای مدل‌های Diffusion
• 87. مقایسه مدل‌های Diffusion با GANs
• 88. چالش‌های محاسباتی در Diffusion Models
• 89. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و اخلاق زیستی
• 90. تأثیر هوش مصنوعی بر تصمیم‌گیری‌های اخلاقی
• 91. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 92. نظارت و ارزیابی اخلاقی مدل‌های مولد
• 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 94. تعیین مسئولیت در قبال خطاهای هوش مصنوعی
• 95. مدل‌های مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 96. نقش سازمان‌ها و دولت‌ها در تضمین مسئولیت‌پذیری
• 97. مقدمه‌ای بر آینده‌پژوهی هوش مصنوعی مولد
• 98. روندها و پیش‌بینی‌های آینده در هوش مصنوعی مولد
• 99. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جوامع بشری
• 100. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در عصر هوش مصنوعی