دوره آموزشی پردازش پیشرفته داده‌ها: معماری‌های دسته‌ای، زمان واقعی و ابری برای هوش مصنوعی

وقتی هوش مصنوعی داره بیشتر و بیشتر وارد برنامه‌ها و فرایندهای کاری شرکت‌ها می‌شه، معماری درست و قوی سیستم‌های AI خیلی مهم‌تر از قبل می‌شه. مخصوصاً اگه تو حوزه داده‌ها یا مهندسی هوش مصنوعی کار می‌کنی. فراتر از یادگیری تکنیک‌ها و روش‌های ماشین لرنینگ، مهندس AI باید بلد باشه چطور کل سیستم‌ها رو طوری بسازه که مدل‌ها، داده‌ها، اپلیکیشن‌ها و زیرساخت‌ها کنار هم کار کنن و بتونن تو مقیاس بزرگ، به اهداف کسب‌وکار جواب بدن.

تو این دوره، کوماران پونامبالام بهت کمک می‌کنه که دید کلی و جامع نسبت به طراحی معماری‌های AI پیدا کنی؛ طوری که مدل‌ها، داده‌ها و زیرساخت‌ها در کنار هم یک سیستم قوی و مقیاس‌پذیر بسازن. تو پایان این دوره، آماده‌ای که معماری‌های مختلف—مثل معماری‌های دسته‌ای (batch)، لحظه‌ای (real-time)، ابری (cloud)، و ترکیبی (hybrid)—رو طراحی، مدیریت و بهترین روش‌هاشون رو پیاده‌سازی کنی.

اهداف یادگیری
شناخت ویژگی‌ها و محدودیت‌های طراحی در انواع مختلف معماری‌های AI
تعریف عناصر کلیدی معماری AI در مدل‌های دسته‌ای، لحظه‌ای، ابری و ترکیبی
طراحی معماری مناسب برای هر پروژه با تحلیل نیازها و انتخاب الگوها و فناوری‌های درست
توسعه و مقیاس‌دهی معماری برای بهبود همزمانی، زمان پاسخ‌دهی و حجم پردازش