Udemy – AI Project Lifecycle Mastery: Strategy to Deployment – 2025 2025-5

در تاریخ: 1404/04/24 4:36:44

توضیحات

دوره AI Project Lifecycle Mastery: Strategy to Deployment – 2025. این دوره به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه چرخه کامل پروژه‌های هوش مصنوعی را از طراحی استراتژی تا پیاده‌سازی و نظارت مدیریت کنند. با توجه به شکست بیش از ۸۵ درصد پروژه‌های هوش مصنوعی به دلیل عدم برنامه‌ریزی و درک نادرست از چرخه حیات، این دوره به عنوان راهنمایی عملی برای مدیران محصول، مهندسان و علاقه‌مندان طراحی شده است. مباحث با تعریف مفاهیم پایه مانند هوش مصنوعی، مدل‌های مولد و عامل‌های هوش مصنوعی آغاز می‌شود و سپس مراحل کلیدی شامل تعیین اهداف کسب‌وکار، تدوین استراتژی داده، انتخاب و ارزیابی مدل‌ها، و استقرار راه‌حل‌های عملی را پوشش می‌دهد. همچنین، اهمیت رعایت اصول اخلاقی، قوانین و پرهیز از خطاهای رایج مورد تأکید قرار می‌گیرد. بدون نیاز به پیش‌زمینه برنامه‌نویسی، شرکت‌کنندگان با ابزارهایی مانند Pandas، SageMaker و Hugging Face کار می‌کنند و از طریق مطالعه موردی و تمرین‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت می‌کنند. در پایان دوره، توانایی هدایت پروژه‌های هوش مصنوعی به صورت مؤثر کسب خواهد شد.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک کامل چرخه حیات پروژه‌های هوش مصنوعی: از مفهوم اولیه و تعریف مسئله تا استقرار و نظارت بر مدل.
ساخت یک پایه قوی در مبانی هوش مصنوعی: شامل هوش مصنوعی سنتی، هوش مصنوعی مولد و عامل‌های هوش مصنوعی مستقل.
آشنایی با چالش‌ها و الزامات منحصر به فرد پروژه‌های هوش مصنوعی: در مقایسه با توسعه نرم‌افزارهای معمول.
تبدیل مشکلات کسب‌وکار به موارد استفاده هوش مصنوعی: از طریق شناسایی کاربردهای با ارزش بالا و تعریف واضح معیارهای موفقیت (KPI).
تسلط بر هنر ساخت تیم‌های موثر هوش مصنوعی: شامل دانشمندان داده، مهندسان ML، متخصصان حوزه و مدیران پروژه.
درک تفاوت‌ها بین داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب: و انتخاب منابع داده داخلی و خارجی مناسب.
طراحی یک استراتژی داده جامع: شامل جمع‌آوری داده، مدیریت، کنترل دسترسی و مدیریت چرخه حیات.
تسلط بر تکنیک‌های پاکسازی داده، مهندسی ویژگی و نسخه‌سازی مجموعه داده: و درک اهمیت کیفیت داده و دقت برچسب‌گذاری برای عملکرد مدل.
انتخاب مدل‌های مناسب AI/ML بر اساس نوع مسئله و در دسترس بودن داده: و یادگیری مصالحه‌های معماری‌های مختلف.
اعمال معیارهای مناسب (دقت، نمره F1، ROC AUC و غیره) برای ارزیابی مدل‌ها: و استفاده از استراتژی‌های تست و جدول‌های امتیازبندی متن‌باز برای محک‌زنی عملکرد.
درک شیوه‌های MLOps: مانند CI/CD، ارائه مدل، نظارت و بازآموزی خودکار.
یادگیری نحوه راه‌اندازی خطوط لوله نظارت بر عملکرد: برای ردیابی انحراف مدل‌های AI، خطاها و افت عملکرد مدل.
درک پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی: یادگیری نحوه رعایت چارچوب‌های قانونی، تضمین انصاف و شفافیت، و جلوگیری از تعصب.
استفاده از ابزارها و پلتفرم‌هایی مانند Pandas، Hugging Face، Kaggle و Google Teachable Machines.
درک تفاوت‌ها بین پایگاه‌های داده، دریاچه‌های داده و انبارهای داده برای ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی.

این دوره مناسب افرادیست که

مدیران محصول که مایل به تعریف چشم‌انداز محصول AI، تعیین KPIها و رهبری تیم‌های چندمنظوره در طول چرخه حیات AI هستند.
مهندسان و دانشمندان داده که می‌خواهند بر چرخه حیات کامل پروژه AI از استراتژی داده تا استقرار، فراتر از صرفاً ساخت مدل، مسلط شوند.
رهبران کسب‌وکار و تحلیلگران که مایل به استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی عملیات و کسب مزیت رقابتی هستند.
مدیران پروژه که می‌خواهند زمان‌بندی، ریسک‌ها و منابع پروژه‌های هوش مصنوعی را مدیریت کنند. هیچ پیش‌زمینه فنی لازم نیست.
مدیران اجرایی و رهبران نوآوری که سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی را ارزیابی می‌کنند، آنها را با استراتژی همسو می‌کنند و پذیرش موفقیت‌آمیز را در سراسر کسب‌وکار پیش می‌برند.
دانشجویان و افراد در حال تغییر شغل که می‌خواهند مهارت‌های عملی مدیریت پروژه هوش مصنوعی را بدون نیاز به تجربه قبلی کسب کنند.

مشخصات دوره AI Project Lifecycle Mastery: Strategy to Deployment – 2025

ناشر: Udemy
مدرس: Dr. Ryan Ahmed | 400K+ Students | Best-Selling Professor | 250K+ YouTube, Stemplicity Inc.
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 8 ساعت و 11 دقیقه
تعداد دروس: 86