دوره آموزش عملی هوش مصنوعی مولد بر بستر خدمات ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی هوش مصنوعی مولد بر بستر خدمات ابری AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد

موضوع میانی: توسعه و استقرار هوش مصنوعی مولد با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های مولد
• 4. انواع مدل‌های مولد
• 5. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 6. چالش‌های هوش مصنوعی مولد
• 7. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 8. هوش مصنوعی مولد در کسب و کار
• 9. مقدمه‌ای بر خدمات ابری AWS
• 10. مزایای استفاده از AWS
• 11. خدمات AWS برای هوش مصنوعی
• 12. Amazon SageMaker چیست؟
• 13. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در SageMaker
• 14. تنظیمات اولیه SageMaker
• 15. ساخت مدل‌های مولد در SageMaker
• 16. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 18. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 19. تولید متن با مدل‌های مولد
• 20. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 21. تولید کد با مدل‌های مولد
• 22. تولید صدا با مدل‌های مولد
• 23. مدیریت داده برای هوش مصنوعی مولد
• 24. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
• 25. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 26. امنیت داده‌ها در AWS
• 27. مدیریت دسترسی در AWS
• 28. استقرار مدل‌ها در مقیاس بزرگ
• 29. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 30. مانیتورینگ و لاگ‌برداری مدل‌ها
• 31. عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های مولد
• 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های تصویری
• 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های تبدیل‌کننده (Transformers)
• 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 37. معماری GPT
• 38. معماری BERT
• 39. کاربرد Transformers در پردازش زبان طبیعی
• 40. کاربرد Transformers در بینایی ماشین
• 41. مدل‌های مولد متن پیشرفته
• 42. تولید محتوای خلاقانه
• 43. خلاصه‌سازی متن
• 44. ترجمه ماشینی
• 45. پاسخ به پرسش
• 46. تولید کد پایتون
• 47. مدل‌های مولد تصویر پیشرفته
• 48. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
• 49. ویرایش تصاویر با هوش مصنوعی
• 50. تولید تصاویر بر اساس متن
• 51. تولید تصاویر در سبک‌های مختلف
• 52. مدل‌های مولد صدا
• 53. تولید گفتار
• 54. تبدیل گفتار به متن
• 55. تولید موسیقی
• 56. مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal)
• 57. پردازش همزمان متن و تصویر
• 58. پردازش همزمان متن و صدا
• 59. کاربردهای مدل‌های چندوجهی
• 60. استقرار مدل‌های مولد بر روی AWS Lambda
• 61. استقرار مدل‌های مولد بر روی AWS Elastic Beanstalk
• 62. استقرار مدل‌های مولد بر روی AWS Fargate
• 63. استقرار مدل‌های مولد بر روی Amazon EC2
• 64. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 65. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 66. مدیریت هزینه‌ها در AWS
• 67. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 68. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 69. انتشار و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 70. بازخورد کاربران و بهبود مدل‌ها
• 71. مقررات و استانداردهای حاکمیتی در هوش مصنوعی
• 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
• 73. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 74. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 75. تحدید سوگیری در مدل‌ها
• 76. بررسی سوگیری در داده‌های آموزشی
• 77. روش‌های کاهش سوگیری
• 78. ارزیابی عادلانه مدل‌ها
• 79. حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
• 80. محافظت از اطلاعات شخصی
• 81. قوانین مربوط به داده‌ها
• 82. حقوق مالکیت فکری در محتوای تولیدی
• 83. مسائل حقوقی در استفاده از مدل‌های مولد
• 84. توافق‌نامه‌های مجوز استفاده
• 85. آموزش مداوم در هوش مصنوعی مولد
• 86. روندهای آینده در هوش مصنوعی مولد
• 87. هوش مصنوعی مولد و متاورس
• 88. هوش مصنوعی مولد در صنعت بازی‌سازی
• 89. هوش مصنوعی مولد در آموزش
• 90. هوش مصنوعی مولد در سلامت
• 91. هوش مصنوعی مولد و رباتیک
• 92. مقایسه مدل‌های مولد مختلف
• 93. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی مولد
• 94. محیط‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی مولد
• 95. کتابخانه‌های متن‌باز برای هوش مصنوعی مولد
• 96. پلتفرم‌های ابری برای هوش مصنوعی مولد
• 97. مفهوم مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 98. اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 99. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 100. استفاده از پرامپت‌ها برای کنترل خروجی