دوره آموزشی استراتژی داده در هوش مصنوعی: تهیه و ذخیرهسازی دادهها
1 ساعت 52 دقیقهمتوسط2025-05-08
مدرسین

Lillian Pierson, P.E.
Engineer, CEO, and Head of Product at Data-Mania
جزئیات دوره
این دوره مخصوص توسعهدهندهها، مهندسای یادگیری ماشین، مهندسای داده، دانشمندان داده و فعالهای حوزه کلود هست که میخوان هنر طراحی استراتژی داده توی توسعه محصولات هوش مصنوعی رو کامل یاد بگیرن. توی این دوره یاد میگیری چطور دادههای ساختارمند و بدون ساختار رو جمعآوری، پاکسازی و مدیریت کنی تا مدلهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) بهترین عملکرد رو داشته باشن.
علاوه بر اصول پایه، موضوعات پیشرفتهای مثل اینکه چطوری ذخیرهسازی دادهها رو آیندهنگرانه انجام بدی، چطور قوانین و استانداردهای امنیت داده رو رعایت کنی و دادهها رو توی محیطهای هوش مصنوعی محافظت کنی رو هم یاد میگیری. این دوره به مدیران محصولات هوش مصنوعی، بنیانگذاران استارتاپهای تکنولوژی و مدیران اجرایی هم کمک میکنه بفهمن چطور تصمیمات استراتژیک داده میتونن باعث موفقیت و نوآوری محصولات بشن.
چه در حال ساختن محصول هوش مصنوعی باشی یا نظارت روی پیادهسازی اونها، این دوره بهت مهارتهای حیاتی دادهای میده که بتونی توی صنایع سنگین هوش مصنوعی بدرخشی.
اهداف یادگیری
نقش استراتژی داده توی توسعه محصول هوش مصنوعی رو توضیح بدی، از جمله اینکه چطور انتخابهای هوشمندانه در ذخیره و تهیه دادهها میتونن موفقیت پروژههای AI رو تحت تاثیر قرار بدن
راهکارهای مختلف تهیه و ذخیره دادهها رو ارزیابی کنی، بهخصوص از نظر مقیاسپذیری، عملکرد و هزینهها برای محصولات هوش مصنوعی
بهترین روشها برای حفظ امنیت دادهها، رعایت قوانین و آیندهنگری در ذخیرهسازی دادهها رو اجرا کنی
از طریق بررسی مثالهای واقعی، درسهای مهمی درباره تاثیر تصمیمات استراتژیک داده در موفقیت محصولات AI استخراج کنی
علاوه بر اصول پایه، موضوعات پیشرفتهای مثل اینکه چطوری ذخیرهسازی دادهها رو آیندهنگرانه انجام بدی، چطور قوانین و استانداردهای امنیت داده رو رعایت کنی و دادهها رو توی محیطهای هوش مصنوعی محافظت کنی رو هم یاد میگیری. این دوره به مدیران محصولات هوش مصنوعی، بنیانگذاران استارتاپهای تکنولوژی و مدیران اجرایی هم کمک میکنه بفهمن چطور تصمیمات استراتژیک داده میتونن باعث موفقیت و نوآوری محصولات بشن.
چه در حال ساختن محصول هوش مصنوعی باشی یا نظارت روی پیادهسازی اونها، این دوره بهت مهارتهای حیاتی دادهای میده که بتونی توی صنایع سنگین هوش مصنوعی بدرخشی.
اهداف یادگیری
نقش استراتژی داده توی توسعه محصول هوش مصنوعی رو توضیح بدی، از جمله اینکه چطور انتخابهای هوشمندانه در ذخیره و تهیه دادهها میتونن موفقیت پروژههای AI رو تحت تاثیر قرار بدن
راهکارهای مختلف تهیه و ذخیره دادهها رو ارزیابی کنی، بهخصوص از نظر مقیاسپذیری، عملکرد و هزینهها برای محصولات هوش مصنوعی
بهترین روشها برای حفظ امنیت دادهها، رعایت قوانین و آیندهنگری در ذخیرهسازی دادهها رو اجرا کنی
از طریق بررسی مثالهای واقعی، درسهای مهمی درباره تاثیر تصمیمات استراتژیک داده در موفقیت محصولات AI استخراج کنی
مهارت ها
Cloud StorageAI for Business FoundationsBusiness StrategyData EngineeringArtificial Intelligence for BusinessCloud ComputingData ScienceBusiness Analysis and StrategyLeadership and ManagementOne-Off
سرفصل ها
۰. مقدمه
- 01 - استراتژی دادههای هوش مصنوعی - تهیه و ذخیرهسازی دادهها
- 02 - آنچه باید بدانید
۱. استراتژی دادههای هوش مصنوعی
- 03 - تصمیمگیری استراتژیک در توسعه محصول هوش مصنوعی
- 04 - واژگان استراتژی داده
- 05 - هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی مولد - یک مرور کلی استراتژیک
- 06 - نقش استراتژی داده در موفقیت محصول هوش مصنوعی
- 07 - همسوسازی دادهها با اهداف تجاری برای توسعه محصول هوش مصنوعی
۲. تهیه و منابع دادهها
- 08 - تهیه دادههای ساختاریافته برای محصولات هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین
- 09 - بهترین شیوهها برای تهیه دادههای بدون ساختار
- 10- درک سوگیری در سیستمهای یادگیری ماشین سنتی
- 11 - سوگیری در هوش مصنوعی مولد - چالشها و راهکارهای کاهش آن
- 12 - چارچوبی برای کاهش سوگیری در هوش مصنوعی
- 13 - ساخت سیستمهای هوشمند با حفاظت از دادهها
- 14 - پلتفرمهای داده باز - دموکراتیزه کردن توسعه هوش مصنوعی
- 15 - استفاده از APIها برای هوش مصنوعی
- 16- ایجاد اکوسیستمهای داده پایدار
۳. ملاحظات ذخیرهسازی برای محصولات هوش مصنوعی
- 17 - انتخاب راهکارهای ذخیرهسازی مقیاسپذیر برای هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین
- 18 - بهینهسازی فضای ذخیرهسازی برای عملکرد در هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین
- 19 - امنیت دادهها و انطباق در توسعه محصول هوش مصنوعی - هوش مصنوعی محلی و درون سازمانی
- 20 - ذخیرهسازی دادههای آیندهنگر برای محصولات هوش مصنوعی
۴. ارزیابیهای مطالعه موردی
- 21 - طراحی یک استراتژی داده در دنیای واقعی برای یک محصول مبتنی بر هوش مصنوعی
نتیجهگیری
- 22 - مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی آموزش عملی پیشرفته SQL Server: استراتژیها و تکنیکها
- دوره آموزشی ساخت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی تولیدی برای گفتگو با دادههای شما
- دوره آموزشی مهندسی داده پیشرفته با اسنوفلیک (Snowflake)
- دوره آموزشی برنامهریزی داده، استراتژی و رعایت قوانین برای پروژههای هوش مصنوعی
- دوره آموزشی مقدمهای بر مهندسی داده مدرن با Snowflake
- دوره آموزشی مقدمهای بر هوش مصنوعی نسل جدید (Gen AI) با Snowflake
- دوره آموزشی مقدمهای بر Snowflake برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده و مهندسان داده
- دوره آموزشی ذخیرهسازی و پردازش داده مقیاسپذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی