کتاب ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد در Google Cloud: راهنمای عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد در Google Cloud: راهنمای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد در رایانش ابری

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد با استفاده از Google Cloud

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و هوش مصنوعی مولد
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
• 5. مروری بر خدمات Google Cloud برای هوش مصنوعی
• 6. Google Cloud Platform: زیرساخت ابری
• 7. معرفی Vertex AI: پلتفرم هوش مصنوعی گوگل
• 8. قابلیت‌های Vertex AI برای مدل‌های مولد
• 9. آماده‌سازی محیط توسعه در Google Cloud
• 10. ایجاد و مدیریت پروژه‌ها در Google Cloud
• 11. امنیت در Google Cloud برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 12. مدیریت دسترسی و هویت (IAM) در Google Cloud
• 13. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 14. انواع سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 15. Google Cloud Storage برای داده‌های هوش مصنوعی
• 16. پایگاه‌های داده در Google Cloud
• 17. BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 18. مدل‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی مولد
• 19. پردازش داده‌ها با استفاده از Dataflow
• 20. ساخت مدل‌های پایه (Foundation Models)
• 21. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 23. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Vertex AI
• 24. مدل‌های متن به متن (Text-to-Text)
• 25. مدل‌های متن به تصویر (Text-to-Image)
• 26. مدل‌های متن به صدا (Text-to-Speech)
• 27. مدل‌های کدنویسی مولد (Code Generation)
• 28. توسعه API برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 29. استقرار مدل‌ها در Vertex AI Endpoints
• 30. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Google Cloud
• 33. استفاده از ماشین‌های مجازی (VMs) برای پردازش
• 34. Google Kubernetes Engine (GKE) برای مقیاس‌پذیری
• 35. میکروسرویس‌ها در معماری ابری
• 36. طراحی معماری برنامه هوش مصنوعی مولد
• 37. اتصال به سرویس‌های دیگر Google Cloud
• 38. استفاده از Cloud Functions برای پردازش رویداد
• 39. Google Cloud Run برای اجرای کانتینرها
• 40. توسعه رابط کاربری (UI) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 41. فریم‌ورک‌های توسعه وب سازگار با ابر
• 42. طراحی تجربه کاربری (UX) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 43. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 44. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 45. حریم خصوصی داده‌ها در برنامه‌های ابری
• 46. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از Vertex AI
• 47. تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد
• 48. خلاصه‌سازی متون با مدل‌های زبانی
• 49. ترجمه ماشینی با استفاده از Cloud Translation
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 51. تحلیل احساسات متون
• 52. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 53. امنیت داده‌ها در برابر حملات سایبری
• 54. مدیریت ریسک در پروژه‌های ابری
• 55. استفاده از ابزارهای DevOps در Google Cloud
• 56. خودکارسازی فرآیندهای توسعه و استقرار
• 57. تست و ارزیابی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 58. پایش و لاگ‌برداری در Google Cloud
• 59. مدیریت خطاها و استثناها
• 60. مفاهیم پیشرفته Prompt Engineering
• 61. تکنیک‌های پیشرفته برای تنظیم دقیق مدل‌ها
• 62. معماری‌های پیشرفته مدل‌های مولد
• 63. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs)
• 64. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه
• 65. یادگیری تقویتی در مدل‌های مولد
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 67. تولید کد با استفاده از Codey API
• 68. مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal)
• 69. پردازش تصویر با استفاده از Vision AI
• 70. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 71. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل ویدئو
• 73. مدیریت دارایی‌های دیجیتال در ابر
• 74. امنیت و انطباق در محیط ابری
• 75. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 76. استانداردهای صنعتی برای هوش مصنوعی
• 77. اصول توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
• 78. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها
• 79. مدیریت تیم‌های توسعه هوش مصنوعی
• 80. فرهنگ نوآوری در سازمان
• 81. یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی
• 82. آینده هوش مصنوعی مولد
• 83. استراتژی‌های استقرار هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 84. ارزیابی سرمایه‌گذاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 85. نکات عملی برای توسعه‌دهندگان
• 86. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 87. مروری بر ابزارها و منابع تکمیلی
• 88. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های ابری
• 89. پرهیز از سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 90. توسعه برنامه‌های پایدار و مقیاس‌پذیر
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی مولد در Google Cloud

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs