آموزش تحلیل پیشرفته هوش مصنوعی در AWS با Amazon Bedrock، Amazon Q، SageMaker Data Wrangler و QuickSight

آموزش تحلیل پیشرفته هوش مصنوعی در AWS با Amazon Bedrock، Amazon Q، SageMaker Data Wrangler و QuickSight با عنوان اصلی Advanced AI Analytics on AWS Amazon Bedrock, Q, SageMaker Data Wrangler, and QuickSight یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با نحوه استفاده از سرویس های هوش مصنوعی AWS برای تحلیل داده ها، بهینه سازی عملکرد و خودکارسازی فرایندهای پردازشی آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه با کمک ابزارهای هوش مصنوعی و مدل Claude، کدهای Python را به Rust تبدیل کرده و فرایندهای تحلیل و بهینه سازی را به شکل هوشمند پیاده سازی کنید.

تحلیل داده با هوش مصنوعی در AWS چیست؟

تحلیل داده با هوش مصنوعی در AWS به معنای استفاده از سرویس ها و ابزارهای هوشمند این پلتفرم برای پردازش، بررسی و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها است. این رویکرد به توسعه دهندگان کمک می کند تا علاوه بر تحلیل داده ها، از قابلیت های هوش مصنوعی مولد برای خودکارسازی بخشی از فعالیت های برنامه نویسی و بهبود فرایندهای پردازشی استفاده کنند.

در این حوزه، سرویس هایی مانند Amazon Bedrock امکان استفاده از مدل های هوش مصنوعی مولد را فراهم می کنند. با ترکیب این سرویس ها و ابزارهای تحلیلی AWS می توان فرایندهایی مانند تبدیل کد، بررسی عملکرد برنامه ها و تولید بینش های کاربردی از داده ها را پیاده سازی کرد. در این آموزش با مفاهیم اولیه و نحوه یکپارچه سازی این قابلیت ها در محیط AWS آشنا خواهید شد.

کاربردهای Amazon Bedrock در تحلیل داده و توسعه نرم افزار

Amazon Bedrock یکی از سرویس های AWS برای کار با مدل های هوش مصنوعی مولد است. توسعه دهندگان می توانند از این سرویس برای انجام فعالیت هایی مانند تولید کد، تحلیل اطلاعات و خودکارسازی وظایف مختلف استفاده کنند. یکی از کاربردهای جالب آن در فرایندهای تحلیل داده، استفاده از GenAI برای تبدیل و بهینه سازی کدهای برنامه نویسی است.

در این آموزش، نحوه ارتباط قابلیت های تحلیلی Rust با Amazon Bedrock بررسی می شود و با یک نمونه عملی از این یکپارچه سازی آشنا خواهید شد. همچنین یاد می گیرید چگونه با کمک GenAI کدهای تحلیلی نوشته شده با Python را به Rust تبدیل کنید و یک pipeline هوشمند برای تبدیل کد و instrument کردن آن ایجاد کنید. در ادامه، نحوه یکپارچه سازی این فرایندها با pipeline پردازش و تحلیل عملکرد نیز بررسی می شود.

تبدیل کد Python به Rust با هوش مصنوعی

زبان های Python و Rust هر دو در توسعه ابزارهای پردازش و تحلیل داده کاربرد دارند، اما ویژگی ها و رویکردهای متفاوتی دارند. Python به دلیل سادگی و اکوسیستم گسترده خود در پروژه های داده و هوش مصنوعی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد، در حالی که Rust با تمرکز بر کارایی و مدیریت ایمن حافظه، گزینه ای مناسب برای توسعه برنامه های با عملکرد بالا محسوب می شود.

در این بخش از آموزش یاد می گیرید چگونه از قابلیت های GenAI و مدل Claude برای تبدیل کدهای تحلیلی Python به Rust استفاده کنید. همچنین با ایجاد یک pipeline برای تبدیل هوشمند کد و پیاده سازی code instrumentation آشنا می شوید. این روش به شما کمک می کند تا بخش هایی از فرایند توسعه و تحلیل نرم افزار را با استفاده از هوش مصنوعی خودکار کنید و اطلاعات دقیق تری درباره عملکرد کد به دست آورید.

بهینه سازی عملکرد AWS Lambda با Rust و Python

یکی از موضوعات مهم در اجرای workloadهای مبتنی بر AWS Lambda، بررسی هزینه و عملکرد توابع است. انتخاب زبان برنامه نویسی و نحوه پیاده سازی کد می تواند بر زمان اجرا و میزان منابع مصرفی تأثیر بگذارد. به همین دلیل، مقایسه عملکرد زبان های مختلف و بررسی هزینه های اجرایی می تواند در تصمیم گیری های فنی و طراحی راهکارهای بهینه تر مؤثر باشد.

در این آموزش، هزینه های اجرای Lambda با استفاده از Rust و روش های سنتی مورد بررسی قرار می گیرد. همچنین با کمک Claude عملکرد Lambda در پیاده سازی های Rust و Python را benchmark می کنید. این مقایسه دید بهتری درباره تفاوت عملکرد این دو زبان در محیط AWS فراهم می کند و به شما کمک می کند هنگام طراحی راهکارهای پردازشی، معیارهایی مانند سرعت اجرا و هزینه را در نظر بگیرید.

استفاده از SageMaker Data Wrangler برای تحلیل داده

SageMaker Data Wrangler ابزاری در اکوسیستم Amazon SageMaker است که برای آماده سازی و تبدیل داده ها در فرایندهای یادگیری ماشین و تحلیل داده مورد استفاده قرار می گیرد. آماده سازی داده ها یکی از مراحل مهم در پروژه های داده محور است، زیرا کیفیت داده های ورودی می تواند بر نتایج تحلیل و عملکرد مدل های یادگیری ماشین تأثیر بگذارد.

در این آموزش با نحوه استفاده از AWS Data Wrangler در فرایندهای تحلیل داده آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه این ابزار را در کنار سایر قابلیت های AWS به کار بگیرید. همچنین موضوع بهینه سازی مصرف انرژی در workloadهای تحلیل هوش مصنوعی بررسی می شود. این موضوع به شما کمک می کند علاوه بر عملکرد و هزینه، میزان مصرف انرژی در اجرای فرایندهای تحلیلی را نیز به عنوان یکی از معیارهای مهم در نظر بگیرید.

کاربرد Amazon Q در تولید بینش های هوشمند از داده ها

Amazon Q مجموعه ای از قابلیت های هوش مصنوعی مولد در AWS است که برای کمک به کاربران در انجام فعالیت های مختلف، از جمله کار با داده ها و تحلیل اطلاعات، طراحی شده است. در حوزه تحلیل داده، قابلیت های هوشمند می توانند به کاربران کمک کنند تا اطلاعات موجود را بهتر بررسی کنند و از داده های خود بینش های قابل استفاده تری به دست آورند.

در بخش پایانی این آموزش با نحوه استفاده از Amazon Q برای ایجاد بینش های پویا در تحلیل داده آشنا خواهید شد. مفهوم Living Insights به تولید و به روزرسانی بینش هایی اشاره دارد که می توانند درک بهتری از اطلاعات و تغییرات آن ها ارائه دهند. این بخش در کنار مباحث مربوط به Amazon Bedrock و Data Wrangler، دید جامع تری از کاربرد هوش مصنوعی مولد در فرایندهای تحلیل داده در AWS در اختیار شما قرار می دهد.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این آموزش برای توسعه دهندگانی مناسب است که با مفاهیم برنامه نویسی و سرویس های ابری آشنایی دارند و می خواهند کاربرد هوش مصنوعی مولد را در پروژه های تحلیل داده و توسعه نرم افزار یاد بگیرند. اگر با Python کار می کنید و قصد دارید با کمک GenAI فرایندهای تبدیل کد، بررسی عملکرد و خودکارسازی فعالیت های توسعه را تجربه کنید، مباحث این دوره می توانند برای شما مفید باشند.

همچنین مهندسان نرم افزار، توسعه دهندگان Cloud و افرادی که با AWS Lambda و ابزارهای تحلیل داده سروکار دارند، می توانند با مشاهده این آموزش دید بهتری نسبت به قابلیت های Amazon Bedrock، Amazon Q و SageMaker Data Wrangler به دست آورند. محتوای دوره به زبان انگلیسی ارائه شده و دارای زیرنویس انگلیسی است.