کتاب صوتی توسعهٔ کاربردهای هوش مصنوعی مولد بر بستر خدمات ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ کاربردهای هوش مصنوعی مولد بر بستر خدمات ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با خدمات ابری AWS برای توسعهٔ هوش مصنوعی
• 3. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. چارچوب‌های توسعهٔ هوش مصنوعی مولد
• 6. انتخاب ابزار و فریم‌ورک مناسب
• 7. آشنایی با سرویس‌های AWS برای هوش مصنوعی مولد
• 8. Amazon SageMaker: مقدمه و قابلیت‌ها
• 9. استفاده از Amazon SageMaker Studio
• 10. مدیریت داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها
• 12. مهندسی ویژگی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 13. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
• 14. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 15. تنظیم پارامترهای مدل
• 16. بهینه‌سازی فراپارامترها
• 17. استفاده از GPU برای آموزش سریع‌تر
• 18. مدیریت نسخهٔ مدل‌ها
• 19. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های مولد
• 21. تجزیه و تحلیل خطاها
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 23. تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 24. کاربرد تنظیم دقیق در حوزه‌های مختلف
• 25. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 26. استقرار مدل‌ها در Amazon SageMaker Endpoints
• 27. مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری
• 28. مانیتورینگ و لاگ‌گیری مدل‌های مستقر
• 29. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید متن
• 31. تولید محتوای متنی خلاقانه
• 32. خلاصه‌سازی متون
• 33. ترجمه ماشینی با مدل‌های مولد
• 34. پاسخ به پرسش‌ها (Question Answering)
• 35. تولید کد با هوش مصنوعی
• 36. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پردازش تصویر
• 37. تولید تصویر از متن (Text-to-Image)
• 38. ویرایش و بهبود تصاویر
• 39. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 40. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صدا
• 41. تولید گفتار از متن (Text-to-Speech)
• 42. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 43. ترکیب صدا با مدل‌های مولد
• 44. توسعهٔ چت‌بات‌های هوشمند
• 45. معماری چت‌بات‌های مبتنی بر LLM
• 46. مدیریت مکالمه در چت‌بات‌ها
• 47. یکپارچه‌سازی چت‌بات با سیستم‌ها
• 48. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 49. کشف الگوها در داده‌های حجیم
• 50. پیش‌بینی روندها با مدل‌های مولد
• 51. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 52. ملاحظات اخلاقی و مسئولانه در هوش مصنوعی
• 53. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 55. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 56. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 57. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 58. اصول اخلاقی توسعهٔ نرم‌افزار در ایران
• 59. امنیت سایبری در توسعهٔ کاربردهای هوش مصنوعی
• 60. حفاظت از داده‌ها و مالکیت معنوی
• 61. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از خدمات ابری AWS
• 62. مدیریت منابع و مصرف بهینه
• 63. شناخت سرویس‌های مقرون‌به‌صرفه AWS
• 64. تکنیک‌های کاهش هزینه در آموزش و استقرار
• 65. بررسی موارد موفق پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 66. مطالعات موردی در صنعت و تجارت
• 67. مطالعات موردی در حوزهٔ آموزش
• 68. مطالعات موردی در حوزهٔ بهداشت و سلامت
• 69. مطالعات موردی در حوزهٔ خدمات عمومی
• 70. آیندهٔ هوش مصنوعی مولد و روندهای نوظهور
• 71. توسعهٔ مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 72. هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
• 73. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 74. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار و جامعه
• 75. راهکارهای امنیتی برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 76. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 77. استانداردهای کیفیت در توسعهٔ نرم‌افزار هوش مصنوعی
• 78. مستندسازی فنی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 79. آشنایی با آخرین دستاوردهای پژوهشی در حوزهٔ هوش مصنوعی مولد
• 80. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی فرایندهای کسب‌وکار
• 81. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 82. مدیریت تغییرات ناشی از پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 83. توسعهٔ ابزارهای پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 84. هوش مصنوعی و ارتقاء تجربهٔ کاربری (UX)
• 85. آیندهٔ یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی پیشرفته
• 86. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 87. تکنیک‌های تولید متن طبیعی و منسجم
• 88. تولید محتوا با در نظر گرفتن مخاطب هدف
• 89. امنیت و حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
• 91. نقش هوش مصنوعی در تحقق اقتصاد مقاومتی
• 92. توسعهٔ ابزارهای بومی‌سازی شدهٔ هوش مصنوعی
• 93. ملاحظات حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی در ایران
• 94. مقایسهٔ رویکردهای مختلف در توسعهٔ هوش مصنوعی مولد
• 95. آشنایی با ابزارهای همکاری در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 96. تکنیک‌های مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 97. روش‌های ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 98. مبانی امنیت داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 99. راهنمای عملی برای توسعهٔ اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی امن
• 100. اصول طراحی معماری پایدار برای سیستم‌های هوش مصنوعی