Udemy – Principles and Practices of the Generative AI Life Cycle 2024-9

در تاریخ: 1403/08/29 5:44:08

توضیحات

دوره Principles and Practices of the Generative AI Life Cycle. این دوره یک بررسی جامع از چرخه عمر هوش مصنوعی مولد (GenAI) ارائه می‌دهد و به دانشجویان درک جامعی از اصول و فرآیندهای کلیدی در توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های GenAI می‌دهد. این دوره با هدف ارائه یک پایه نظری طراحی شده است و بر جنبه‌های استراتژیک هر مرحله از چرخه عمر GenAI تأکید می‌کند تا اطمینان حاصل شود که شرکت‌کنندگان دیدگاه دقیقی از نحوه تکامل هوش مصنوعی مولد از مفهوم تا استقرار و فراتر از آن به دست می‌آورند.

آنچه فرا خواهید گرفت

مراحل کلیدی چرخه عمر GenAI: درک مراحل اصلی چرخه عمر هوش مصنوعی مولد و اهمیت آن‌ها در استقرار موفق هوش مصنوعی.
نقش حاکمیت در پروژه‌های هوش مصنوعی: یادگیری در مورد چارچوب‌های حاکمیت برای اطمینان از همسو بودن اخلاقی و نظارتی در طول چرخه عمر هوش مصنوعی.
شناسایی مشکل و جمع‌آوری نیازمندی‌ها: کاوش استراتژی‌ها برای تعریف مشکلات و همسو کردن راه‌حل‌های GenAI با اهداف تجاری.
انواع داده‌ها و استراتژی‌های کسب داده: کسب بینش در مورد انتخاب و کسب داده‌های مناسب برای توسعه مدل GenAI.
اطمینان از کیفیت و اخلاق داده‌ها: درک اهمیت دقت، کیفیت و ملاحظات اخلاقی داده‌ها در طول فرآیند جمع‌آوری.
طراحی و انتخاب مدل GenAI: یادگیری انتخاب مناسب‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای وظایف مختلف و طراحی مدل‌های سفارشی.
بهینه‌سازی عملکرد مدل: کشف تکنیک‌های تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به حداکثر عملکرد.
آماده‌سازی و نظارت بر داده‌های آموزشی: کاوش نحوه آماده‌سازی و انتخاب داده‌های آموزشی و نظارت بر فرآیند آموزش برای جلوگیری از خطاهای رایج.
استقرار و ادغام مدل‌های GenAI: یادگیری بهترین شیوه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی مولد در سیستم‌های موجود و مدیریت موثر تغییر.
نظارت مداوم و نگهداری مدل: درک ابزارها و معیارهای لازم برای نظارت بر عملکرد و رسیدگی به انحراف مدل در طول زمان.
اقدامات حفظ حریم خصوصی داده‌ها و امنیت سایبری: کسب بینش در مورد محافظت از مدل‌ها و داده‌ها در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از انطباق با مقررات حریم خصوصی.
حسابرسی و گزارش‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی: یادگیری انجام حسابرسی عملکرد، حفظ شفافیت و مستندسازی چرخه‌های عمر هوش مصنوعی برای انطباق.
مدیریت به‌روزرسانی‌ها و نسخه‌های مدل هوش مصنوعی: کاوش استراتژی‌های مدیریت نسخه‌ها و اجرای حلقه‌های بازخورد برای بهبود مستمر.
کنار گذاشتن مدل‌های هوش مصنوعی: درک زمان و نحوه کنار گذاشتن مدل‌ها به صورت اخلاقی در عین اطمینان از استراتژی‌های بایگانی مناسب داده‌ها و مدل‌ها.
بازخورد کاربر و توسعه تکرارشونده: یادگیری ادغام بازخورد کاربر و مدیریت چرخه‌های توسعه تکرارشونده برای بهبود مستمر.
روندهای آینده در مدیریت چرخه عمر GenAI: کسب بینش در مورد فناوری‌های نوظهور، روندهای حاکمیت هوش مصنوعی و نوآوری‌هایی که آینده GenAI را شکل می‌دهند.

این دوره مناسب افرادیست که

علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصان فناوری: افرادی که به درک چرخه عمر کامل مدل‌های هوش مصنوعی مولد و کاربردهای عملی آن‌ها علاقه‌مند هستند.
رهبران کسب‌وکار و مدیران: متخصصانی که به دنبال همسو کردن قابلیت‌های هوش مصنوعی با استراتژی‌های تجاری برای نوآوری و مزیت رقابتی هستند.
دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی: کسانی که به دنبال تعمیق دانش خود در مورد انتخاب مدل، بهینه‌سازی و ادغام در زمینه‌های واقعی هستند.
مسئولان حاکمیت و انطباق: افرادی که مسئول اجرای چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی و اطمینان از انطباق اخلاقی در سیستم‌های هوش مصنوعی هستند.
مدیران فناوری اطلاعات و سیستم: متخصصانی که مدیریت استقرار، نظارت و نگهداری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در سراسر زیرساخت‌های سازمانی را بر عهده دارند.