کتاب صوتی مهندسی هوش مصنوعی مولد در پلتفرم ابری آژور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی هوش مصنوعی مولد در پلتفرم ابری آژور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. آشنایی با پلتفرم ابری آژور
• 5. مفاهیم رایانش ابری در آژور
• 6. خدمات هوش مصنوعی در آژور
• 7. مقدمه‌ای بر Azure OpenAI Service
• 8. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در آژور
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها در آژور
• 10. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. تولید متن با هوش مصنوعی مولد
• 12. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 13. ترجمه ماشینی با مدل‌های مولد
• 14. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 15. ربات‌های گفتگو (Chatbots) مبتنی بر LLMs
• 16. تولید کد با هوش مصنوعی
• 17. کمک به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 18. اشکال‌زدایی خودکار کد
• 19. تولید مستندات فنی
• 20. هوش مصنوعی مولد در پردازش تصویر
• 21. تولید تصویر از متن
• 22. ویرایش و بهبود تصاویر
• 23. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 24. طبقه‌بندی تصاویر
• 25. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 26. پیش‌بینی روندها
• 27. شناسایی الگوهای پنهان
• 28. بخش‌بندی داده‌ها
• 29. هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری
• 30. شناسایی نفوذهای مخرب
• 31. تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 32. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های امنیتی
• 33. هوش مصنوعی مولد در مدیریت زیرساخت ابری
• 34. بهینه‌سازی منابع ابری
• 35. پیش‌بینی خطاها و مشکلات
• 36. خودکارسازی وظایف مدیریتی
• 37. هوش مصنوعی مولد در توسعه بازی
• 38. تولید محیط‌های بازی
• 39. طراحی شخصیت‌ها
• 40. تولید محتوای داستانی
• 41. هوش مصنوعی مولد در آموزش و یادگیری
• 42. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 43. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 44. ارزیابی خودکار تکالیف
• 45. هوش مصنوعی مولد در سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 46. کمک به تشخیص بیماری‌ها (تحلیلی)
• 47. تحلیل داده‌های پزشکی (با حفظ حریم خصوصی)
• 48. تولید گزارش‌های پزشکی (تحلیلی)
• 49. هوش مصنوعی مولد در امور مالی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 50. تحلیل بازارهای مالی (غیرتوصیه‌ای)
• 51. مدیریت ریسک (تحلیلی)
• 52. شناسایی تقلب (با رویکرد تحلیلی)
• 53. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 55. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 57. حکمرانی هوش مصنوعی در آژور
• 58. ابزارهای نظارتی و کنترلی در آژور
• 59. مدیریت هزینه‌های هوش مصنوعی در آژور
• 60. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در آژور
• 61. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در آژور
• 62. میکروسرویس‌ها و معماری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 63. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS)
• 64. استفاده از Azure Container Instances (ACI)
• 65. طراحی API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 66. امنیت برنامه‌های هوش مصنوعی در آژور
• 67. احراز هویت و مجوزدهی
• 68. حفاظت از داده‌ها در حال انتقال و ذخیره
• 69. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 70. پایش و ثبت وقایع امنیتی
• 71. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. معماری‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 73. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 74. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 75. مدل‌های مولد چندوجهی
• 76. هوش مصنوعی مولد برای توسعه‌دهندگان DevOps
• 77. خودکارسازی فرآیندهای CI/CD
• 78. تست خودکار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 79. پایش عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 80. استفاده از Azure Machine Learning MLOps
• 81. ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
• 82. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 83. استقرار و مانیتورینگ مدل‌ها
• 84. مبانی داده‌کاوی و تحلیل کلان‌داده در آژور
• 85. سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در آژور
• 86. ابزارهای پردازش کلان‌داده در آژور
• 87. تجسم داده‌ها در آژور
• 88. هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون فرآیند کسب و کار (BPA)
• 89. شناسایی و تحلیل فرآیندها
• 90. طراحی و پیاده‌سازی فرآیندهای خودکار
• 91. ادغام هوش مصنوعی مولد با ابزارهای BPA
• 92. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات در آژور
• 93. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 94. استانداردهای صنعتی
• 95. مسئولیت‌پذیری در استفاده از فناوری‌های نوظهور
• 96. آینده هوش مصنوعی مولد در رایانش ابری
• 97. روندها و نوآوری‌های آینده
• 98. چالش‌های پیش رو
• 99. فرصت‌های جدید برای مهندسان ابری
• 100. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده