دوره آموزشی هماهنگسازی هوش مصنوعی: توسعه و آزمایش نمونه اولیه هوش مصنوعی شما
58 دقیقهمتوسط2025-04-09
مدرسین

Nayan Saxena
جزئیات دوره
در این دوره، توسعهدهندگان هوش مصنوعی بهصورت عملی با روند ساخت و آزمایش یک نمونه اولیه (Prototype) آشنا میشن. مدرس، نایان ساکسنا، مرحلهبهمرحله نشون میده چطور یک نمونه اولیه ساده بسازید و مدلهای هوش مصنوعی خودتون رو توی اون ادغام کنید. همچنین با بهترین روشها برای تست و اشکالزدایی مدلهای AI آشنا میشید و یاد میگیرید چطور با ابزارهای مختلف روند توسعه و هماهنگسازی (orchestration) پروژههای هوش مصنوعی رو سریعتر و مؤثرتر پیش ببرید.
🎯 اهداف یادگیری:
ساخت یک MVP یا حداقل محصول قابل ارائه از یک نمونه اولیه هوش مصنوعی.
تست و رفع اشکال مدلهای AI با ابزارهای تخصصی.
آشنایی با فرآیند ادغام مدلهای هوش مصنوعی در محیط نمونه اولیه.
استفاده از اصول و روشهای حرفهای در تست، دیباگ و بهبود مدلها.
بهکارگیری ابزارهای orchestration برای مدیریت بهتر پروژه و همکاری تیمی.
🎯 اهداف یادگیری:
ساخت یک MVP یا حداقل محصول قابل ارائه از یک نمونه اولیه هوش مصنوعی.
تست و رفع اشکال مدلهای AI با ابزارهای تخصصی.
آشنایی با فرآیند ادغام مدلهای هوش مصنوعی در محیط نمونه اولیه.
استفاده از اصول و روشهای حرفهای در تست، دیباگ و بهبود مدلها.
بهکارگیری ابزارهای orchestration برای مدیریت بهتر پروژه و همکاری تیمی.
مهارت ها
Software Quality AssuranceArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)Software DevelopmentOne-Off
سرفصل ها
مقدمه
- توسعه یک نمونه اولیه هوش مصنوعی
- آنچه باید بدانید
ساختن یک نمونه اولیه هوش مصنوعی
- AI MVP چیست؟
- انتخاب ابزارها و چارچوبها برای نمونه سازی هوش مصنوعی
- ساختن MVP از ابتدا
اشکال زدایی و عیب یابی برنامههای کاربردی هوش مصنوعی
- مشکلات رایج نمونه اولیه هوش مصنوعی
- رفع اشکال overfitting و underfitting
- رسیدگی به خطاهای مربوط به داده ها
آزمایش و اشکال زدایی نمونه اولیه هوش مصنوعی شما
- چرا آزمایش در توسعه هوش مصنوعی اهمیت دارد
- تست واحد برای اجزای هوش مصنوعی
- تست عملکرد مدل هوش مصنوعی شما
آماده سازی نمونه اولیه خود برای تولید
- انتقال از نمونه اولیه به تولید
- بهینهسازی نمونه اولیه خود برای مقیاس پذیری
- دامهای رایج تولید
نتیجه گیری
- مراحل بعدی و منابع اضافی