لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش دوره جامع توسعهدهنده حرفهای هوش مصنوعی مولد AWS (AIP-C01)
- آخرین آپدیت
دانلود AWS Certified Generative AI Developer Professional (AIP-C01)
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
معماری در سطح تولید، آمادگی عملی برای آزمون: Amazon Bedrock، سیستمهای RAG و ایجنتهای هوش مصنوعی | بیش از ۴۰ آزمایش عملی | بیش از ۶۰ سناریوی آزمون
با تسلط بر تصمیمات معماری و تحلیل نقاط قوت و ضعف، در آزمون AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01) پذیرفته شوید.
تسلط بر تصمیمات معماری برای سیستمهای GenAI در سطح تولید روی AWS — مهارت اصلی مورد نیاز در این آزمون.
ارزیابی توازن بین هزینه، تاخیر (Latency)، دقت و مقیاسپذیری در سناریوهای واقعی هوش مصنوعی مولد.
تفکر مطابق با استانداردهای آزمون AWS — تحلیل سناریوها و انتخاب بهترین رویکرد معماری.
پیش نیازها: دانش پایه AWS (مانند IAM, S3, Lambda)
رویکردی متفاوت برای آمادگی گواهینامه GenAI آزمون AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01) یک گواهینامه دشوار و مبتنی بر سناریو است.
این آزمون بر حفظ کردن نکات متنی نیست، بلکه توانایی شما را در اتخاذ تصمیمات معماری و تحلیل توازنها در سیستمهای واقعی هوش مصنوعی مولد میسنجد.
این دوره دقیقاً با همین هدف طراحی شده است.
تمرکز شدید بر طراحی و ساخت معماریهای GenAI و Agentic AI در سطح سازمانی و آماده برای محیط تولید
طراحی شده بر اساس متد تست آزمون — سناریوها، توازنها و تصمیمات معماری چندلایه.
من این دوره را پس از قبولی در آزمون AIP-C01 طراحی کردم و تعمداً از دورههای ۲۰ ساعته «جامع» که پوشش مطالب را به وضوح ترجیح میدهند، فاصله گرفتم.
چه چیزی این دوره را متمایز میکند؟
یادگیری محور معماری - هر مفهوم از دریچه تصمیمات طراحی محیط تولید آموزش داده میشود، نه صرفاً بررسی ویژگیهای مجزا.
دو پروژه کامل - ساخت یک دستیار متخصص تجهیزات GenAI (۱۵ تصمیم معماری) و یک سیستم پرسش و پاسخ آموزش الکترونیکی مبتنی بر RAG (۱۰ تصمیم معماری).
تمرینهای مشابه آزمون - بیش از ۴۰ سوال کوییز مبتنی بر سناریو + آزمون آزمایشی کوچک با سبک سوالات AWS. سوالات در سطح دشواری حرفهای با تمرکز بر تصمیمگیری، نه بازخوانی مطالب. کیفیت بر کمیت اولویت دارد.
تسلط عملی - بیش از ۴۰ دمو از پیچیدهترین مفاهیم، تا با ساختن یاد بگیرید، نه با تماشای اسلایدها.
احترام به زمان شما - ۱۰ ساعت محتوای متمرکز. بدون حاشیه. بدون سخنرانیهای غیرمرتبط.
محتوای دوره
۱۰ ساعت محتوای ویدئویی متمرکز
بیش از ۴۰ دموی عملی پوششدهنده سناریوهای پیچیده و واقعی
بیش از ۴۰ سوال سبک آزمون در کوییزهای موضوعی
آزمون آزمایشی کوچک برای سنجش آمادگی (طراحی شده برای تست هر مفهوم)
بیش از ۳۰۰ اسلاید ساختاریافته همسو با تصمیمات معماری
۲ پروژه کامل با تحلیل معماریهای سطح تولید
پشتیبانی شده توسط ضمانت بازگشت وجه ۳۰ روزه Udemy.
آنچه قادر به طراحی، ارزیابی و تصمیمگیری در مورد آن خواهید بود:
این دوره شما را آماده میکند تا مطابق با انتظارات آزمون AWS فکر و تصمیم بگیرید — از طریق ارزیابی توازنها در معماریهای واقعی هوش مصنوعی مولد.
طراحی اپلیکیشنهای GenAI با Amazon Bedrock
شما یاد میگیرید چگونه انتخابات معماری درست را هنگام ساخت اپلیکیشنهای GenAI در AWS انجام دهید، از جمله:
انتخاب مدل پایه (Foundation Model) مناسب بر اساس دقت، تاخیر، هزینه و محدودیتهای مورد استفاده
تنظیم پارامترهای استنتاج (Inference Parameters)، ظرفیت اختصاص یافته و مقیاس برای محیط تولید
اعمال گاردریلها (Guardrails)، فیلترهای محتوا و کنترلهای هوش مصنوعی مسئولانه برای برآورده کردن الزامات ایمنی و انطباق
قابلیت مشاهده (Observability) و مانیتورینگ
سفارشیسازی مدل: تقطیر (Distillation)، Fine-tuning و پیشآموزش مستمر
ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای برنامهنویسی شده، LLM-as-a-Judge و بررسی انسانی
معماری سیستمهای تولید تقویت شده با بازیابی (RAG)
شما پایپلاینهای end-to-end RAG را طراحی کرده و توازنهای پشت هر تصمیم را درک خواهید کرد، از جمله:
انتخاب و آمادهسازی منابع داده برای معماریهای مبتنی بر بازیابی
انتخاب استراتژیهای تکه تکه سازی (Chunking)، Embeddingها و دیتابیسهای برداری بر اساس Recall، Precision و مقیاس
بهینهسازی بازیابی با استفاده از Reranking، جستجوی ترکیبی و تکنیکهای ارزیابی
پیادهسازی Amazon Bedrock Knowledge Bases برای راهکارهای مدیریت شده RAG
ساخت سیستمهای Agentic AI در AWS
شما از اپلیکیشنهای LLM تک-پرومپتی فراتر رفته و سیستمهای مبتنی بر ایجنت را طراحی خواهید کرد، شامل:
طراحی جریانهای کاری با Amazon Bedrock Agents
یکپارچهسازی ابزارها و کانتکست با استفاده از Model Context Protocol (MCP)
استقرار و مدیریت ایجنتها با استفاده از Amazon Bedrock AgentCore
این دوره برای چه کسانی است؟
- توسعهدهندگان AWS که برای گواهینامه AIP-C01 آماده میشوند
- معماران ابری که قصد دارند هوش مصنوعی مولد را به مهارتهای خود اضافه کنند
- متخصصان پرمشغلهای که به دنبال آمادگی متمرکز و بهینه برای آزمون هستند
- مهندسانی که یادگیری از طریق استدلال معماری را به حفظ کردن ویژگیها ترجیح میدهند
الزامات
دانش پایه AWS (IAM, S3, Lambda)
آشنایی با REST APIها و JSON
حساب کاربری AWS برای آزمایشهای عملی (قابل استفاده در Free Tier)
بدون نیاز به تجربه قبلی در AI/ML
سرفصل ها و درس ها
Introduction
Introduction
Building Production-Grade AWS Generative AI Applications
Business Scenarios for Production GenAI Applications
GenAI Production Architecture – 15 Key Architecture Decisions
نمایش نظرات