دوره آموزشی Claude با Amazon Bedrock

توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی تنها به دسترسی به یک API قدرتمند محدود نمی‌شود. برای ساخت راهکارهای تولیدی (Production-Ready AI Applications)، باید معماری‌هایی طراحی شوند که قابلیت‌هایی مانند بازیابی هوشمند اطلاعات (Retrieval)، استفاده از ابزارهای خارجی (Tool Use)، مدیریت حافظه و کش (Caching)، مقیاس‌پذیری (Scalability) و مدیریت زمینه (Context Management) را به‌صورت یکپارچه در اختیار داشته باشند. ترکیب مدل‌های Claude با زیرساخت مدیریت‌شده Amazon Bedrock این امکان را فراهم می‌کند تا بتوان برنامه‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد، ایمن و مقیاس‌پذیر را در اکوسیستم AWS توسعه داد.

این دوره یک راهنمای جامع و عملی برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر Claude در Amazon Bedrock است و شما را از پیاده‌سازی APIهای اصلی تا طراحی سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی همراهی می‌کند. در ابتدا، با الگوهای استاندارد پیاده‌سازی API و مدیریت مکالمات چندمرحله‌ای (Multi-Turn Conversations) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از System Promptها برای کنترل رفتار مدل استفاده کنید.

در ادامه، نحوه طراحی و ارزیابی Promptها با استفاده از روش‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود و سپس با قابلیت‌های پیشرفته Claude مانند فراخوانی ابزارها (Function Calling)، استفاده از JSON Schema برای تعریف ابزارهای سفارشی و پردازش دسته‌ای (Batch Processing) آشنا خواهید شد. این قابلیت‌ها امکان ساخت برنامه‌هایی را فراهم می‌کنند که علاوه بر تولید متن، بتوانند با سرویس‌ها و ابزارهای خارجی نیز تعامل داشته باشند.

یکی از بخش‌های مهم دوره، طراحی سیستم‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) است. شما یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تقسیم‌بندی متن (Text Chunking)، بردارهای معنایی (Embeddings)، جستجوی BM25 و بازیابی مبتنی بر زمینه (Contextual Retrieval)، مدل Claude را به منابع اطلاعاتی متصل کنید تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر و مبتنی بر دانش اختصاصی تولید کند.

همچنین این دوره به توسعه عامل‌های هوشمند (Autonomous Agents) برای انجام وظایفی مانند تولید کد، اشکال‌زدایی خودکار (Automated Debugging) و اجرای وظایف پیچیده می‌پردازد. در کنار آن، روش‌های بهینه‌سازی عملکرد شامل Prompt Caching، پردازش جریانی (Streaming)، کنترل Temperature، استخراج ساختاریافته داده‌ها و طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر بررسی می‌شوند.

بخش دیگری از دوره به Model Context Protocol (MCP) اختصاص دارد که روشی استاندارد برای تعریف ابزارها، منابع و Promptها در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. همچنین یاد می‌گیرید چگونه چارچوب‌های ارزیابی (Evaluation Frameworks) طراحی کنید تا کیفیت Promptها و خروجی مدل را با استفاده از روش‌های مبتنی بر مدل و کدنویسی ارزیابی کنید.

این دوره برای توسعه‌دهندگان، مهندسان هوش مصنوعی، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان AWS طراحی شده است که آشنایی اولیه با Python، سرویس‌های AWS و Amazon Bedrock دارند و می‌خواهند برنامه‌های حرفه‌ای مبتنی بر Claude را برای محیط‌های عملیاتی واقعی توسعه دهند.

پس از پایان این دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی، بهینه‌سازی و استقرار برنامه‌های پیشرفته هوش مصنوعی مبتنی بر Claude و Amazon Bedrock را خواهید داشت و می‌توانید از قابلیت‌هایی مانند RAG، Agentهای هوشمند، MCP و ابزارهای سفارشی برای ساخت راهکارهای مقیاس‌پذیر و آماده تولید استفاده کنید.

🎯 اهداف یادگیری
استفاده از مدل‌های Anthropic Claude در Amazon Bedrock برای مدیریت مکالمات چندمرحله‌ای و پیکربندی System Promptها
طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی Promptها با استفاده از رویکردهای ساختاریافته
توسعه و یکپارچه‌سازی ابزارهای سفارشی با استفاده از JSON Schema برای Function Calling و Batch Processing
طراحی و پیاده‌سازی Pipelineهای Retrieval-Augmented Generation (RAG) با استفاده از Text Chunking، Embeddings، BM25 و Contextual Retrieval
پیکربندی و بهینه‌سازی قابلیت‌های پیشرفته Claude مانند Extended Thinking، Vision و Prompt Caching
استفاده از Claude Code برای خودکارسازی اشکال‌زدایی، تولید کد و اجرای وظایف توسعه
پیاده‌سازی Model Context Protocol (MCP) برای تعریف ابزارها، منابع و Promptها در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
بهینه‌سازی استنتاج مدل با استفاده از Streaming، کنترل Temperature و استخراج ساختاریافته داده‌ها
طراحی چارچوب‌های ارزیابی برای سنجش کیفیت Promptها و خروجی مدل با روش‌های Model-Based و Code-Based
توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی آماده تولید با معماری مقیاس‌پذیر در اکوسیستم AWS و Amazon Bedrock