فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت راهکارهای هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده در بستر ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت راهکارهای هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده در بستر ابری Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. مهندسی پرامپت برای مدل‌های مولد
• 6. تولید متن و خلاصه‌سازی با مدل‌های مولد
• 7. ترجمه ماشینی با رویکردهای نوین
• 8. تولید کد با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد تصویر
• 10. تولید تصویر از متن (Text-to-Image)
• 11. ویرایش و بازسازی تصاویر با مدل‌های مولد
• 12. تولید ویدئو با هوش مصنوعی مولد
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد صدا
• 14. تولید و سنتز صدا با هوش مصنوعی مولد
• 15. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 16. تجزیه و تحلیل احساسات با مدل‌های مولد
• 17. استخراج اطلاعات و دانش از متن
• 18. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots) هوشمند
• 19. کاربرد هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتری
• 20. تولید محتوای بازاریابی با هوش مصنوعی مولد
• 21. شخصی‌سازی تجربه کاربری با مدل‌های مولد
• 22. هوش مصنوعی مولد در حوزه آموزش
• 23. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 24. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحقیقات علمی
• 25. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 26. پیش‌بینی روندها با مدل‌های مولد
• 27. تحلیل ریسک در حوزه مالی
• 28. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در پزشکی
• 29. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 30. شبیه‌سازی‌های علمی با مدل‌های مولد
• 31. مدیریت پایگاه‌های داده با هوش مصنوعی مولد
• 32. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 33. افزایش بهره‌وری با راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد
• 34. معرفی پلتفرم Azure برای هوش مصنوعی مولد
• 35. خدمات Azure AI برای توسعه مدل‌های مولد
• 36. استفاده از Azure Machine Learning
• 37. توسعه مدل‌های زبانی در Azure
• 38. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد در Azure
• 39. امنیت و حریم خصوصی در راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد
• 40. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 41. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 42. مدیریت داده‌ها در Azure برای هوش مصنوعی مولد
• 43. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 44. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 45. انتخاب ویژگی‌ها برای مدل‌سازی
• 46. ارزیابی عملکرد مدل‌های مولد
• 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های تصویری
• 49. تنظیم فوق پارامترهای مدل
• 50. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 51. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 53. استفاده از Embeddings در مدل‌های زبانی
• 54. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 55. معماری GPT و مدل‌های مشابه
• 56. معماری BERT و مدل‌های مشابه
• 57. مدل‌های مولد تصویر Diffusion
• 58. مدل‌های مولد تصویر GAN
• 59. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 60. تولید داستان و رمان
• 61. تولید شعر و متن ادبی
• 62. ساخت سناریوهای بازی
• 63. طراحی رابط کاربری (UI/UX) با هوش مصنوعی مولد
• 64. تولید مستندات فنی
• 65. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل کد
• 66. شناسایی باگ‌ها با مدل‌های مولد
• 67. بهینه‌سازی کد با هوش مصنوعی مولد
• 68. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal)
• 69. ترکیب متن و تصویر در مدل‌های مولد
• 70. کاربرد مدل‌های مولد در واقعیت افزوده
• 71. کاربرد مدل‌های مولد در واقعیت مجازی
• 72. تولید محتوای سه‌بعدی
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در مدل‌های مولد
• 74. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی
• 75. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 76. پیش‌بینی تقاضا
• 77. تحلیل ریسک اعتباری
• 78. شناسایی تقلب
• 79. مدیریت موجودی
• 80. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 81. تولید محتوای سفارشی برای کاربران
• 82. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 83. تحلیل بازخورد مشتریان
• 84. تولید پاسخ‌های خودکار به سؤالات متداول
• 85. بهبود فرآیندهای اداری
• 86. اتوماسیون گزارش‌دهی
• 87. پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی
• 88. هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری
• 89. شناسایی نفوذ
• 90. تحلیل تهدیدات
• 91. تولید گزارش‌های امنیتی
• 92. مقدمه‌ای بر آینده هوش مصنوعی مولد
• 93. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی مولد
• 94. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 95. آینده شغل‌ها با هوش مصنوعی مولد
• 96. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحقیقات آینده
• 97. همکاری انسان و هوش مصنوعی مولد
• 98. توسعه پایدار با هوش مصنوعی مولد
• 99. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جامعه
• 100. نگاهی به استانداردهای صنعتی در هوش مصنوعی مولد