دوره آموزشی توسعه محصول هوش مصنوعی: امکانسنجی فنی و ساخت نمونه اولیه (پروتوتایپ)
2 ساعت 7 دقیقهمتوسط2025-04-29
مدرسین

Maria Parysz
جزئیات دوره
اگه میخوای بدونی آیا یه راهحل هوش مصنوعی واقعاً تو دنیای واقعی قابل اجرا هست یا نه، این دوره دقیقاً برای تو طراحی شده. توی این دوره آموزشی، ماریا پاریش بهت یاد میده که چطور قابلیت اجرایی (فنی) یک پروژهی هوش مصنوعی رو از دید عوامل مهمی مثل داده، منابع، محدودیتهای فناوری، ملاحظات اخلاقی و امنیتی ارزیابی کنی.
میفهمی چطور مدلهای هوش مصنوعی مناسب با توجه به نیازهای پروژه انتخاب کنی تا هم عملکرد خوبی داشته باشن، هم با محیط و اهداف سازمانی سازگار باشن.
توی بخش عملی، یاد میگیری چطور یه نمونه اولیه (Prototype) از یه محصول مبتنی بر AI بسازی و ایدهات رو به یه چیز واقعی تبدیل کنی که قابل تست و ارائه باشه.
بعدش با تکنیکهای ارزیابی عملکرد، میتونی نمونه اولیه رو تحلیل کنی، نقاط ضعفش رو بفهمی و با بازخورد کاربرها، اون رو بهتر و حرفهایتر کنی.
در نهایت با این دوره، آمادگی کامل داری که از یه ایدهی خام به مرحلهی پیادهسازی واقعی AI برسی؛ با اعتماد به نفس، دانش فنی و دید تجاری قوی.
🎯 اهداف یادگیری:
ارزیابی قابلیت اجرای فنی راهکارهای هوش مصنوعی بر اساس عواملی مثل دادهها، منابع، اخلاق، محدودیتهای تکنولوژی و مسائل امنیتی
انتخاب درست مدلهای AI و ابزارهای مناسب برای هر پروژه با توجه به اهداف و محدودیتها
ساخت نمونه اولیه از محصولات AI برای تست و ارائه اولیه
تحلیل عملکرد Prototypeها با استفاده از معیارها و بازخورد برای بهبود مداوم راهحلهای AI
میفهمی چطور مدلهای هوش مصنوعی مناسب با توجه به نیازهای پروژه انتخاب کنی تا هم عملکرد خوبی داشته باشن، هم با محیط و اهداف سازمانی سازگار باشن.
توی بخش عملی، یاد میگیری چطور یه نمونه اولیه (Prototype) از یه محصول مبتنی بر AI بسازی و ایدهات رو به یه چیز واقعی تبدیل کنی که قابل تست و ارائه باشه.
بعدش با تکنیکهای ارزیابی عملکرد، میتونی نمونه اولیه رو تحلیل کنی، نقاط ضعفش رو بفهمی و با بازخورد کاربرها، اون رو بهتر و حرفهایتر کنی.
در نهایت با این دوره، آمادگی کامل داری که از یه ایدهی خام به مرحلهی پیادهسازی واقعی AI برسی؛ با اعتماد به نفس، دانش فنی و دید تجاری قوی.
🎯 اهداف یادگیری:
ارزیابی قابلیت اجرای فنی راهکارهای هوش مصنوعی بر اساس عواملی مثل دادهها، منابع، اخلاق، محدودیتهای تکنولوژی و مسائل امنیتی
انتخاب درست مدلهای AI و ابزارهای مناسب برای هر پروژه با توجه به اهداف و محدودیتها
ساخت نمونه اولیه از محصولات AI برای تست و ارائه اولیه
تحلیل عملکرد Prototypeها با استفاده از معیارها و بازخورد برای بهبود مداوم راهحلهای AI
مهارت ها
Artificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)One-Off
سرفصل ها
۰. مقدمه
- 01 - مقدمه
۱. چه چیزی امکانپذیر است؟
- 02 - هدف - امکانسنجی و نمونهسازی اولیه
- 03 - گزینههای ساخت
۲. امکانسنجی فنی با جزئیات
- 04 - باید برای امکان سنجی بدانید
- 05 - اثبات مفهوم، بخش ۱
- 06 - اثبات مفهوم، بخش ۲
- 07 - مفاهیم اصلی معماری هوش مصنوعی، بخش 1
- 08 - مفاهیم اصلی معماری هوش مصنوعی، بخش 2
- 09 - چگونه امکانسنجی فنی انجام دهیم
- 10 - سؤالاتی برای گزینههای مختلف پیادهسازی
- 11 - چه کسی میتواند در زمینه ذخیرهسازی و قدرت محاسباتی به شما کمک کند؟
- 12 - معماری، تأخیر، مستقل در مقابل متصل
- 13- امنیت، اخلاق و انطباق با قوانین
- 14 - نقاط پایانی و دادهها
- 15 - استعداد
- 16 - نگهداری و آموزش مجدد
- 17- مقیاسبندی و آزمایش
- 18 - معیارها و بهروزرسانیهای زمان و بودجه
- 19 - بهترین شیوههای کار با فروشندگان
۳. نمونهسازی اولیه
- 20 - اصول اولیه نمونهسازی و جدول زمانی نمونهسازی
- 21- نمونهسازی اولیه نقشها، شخصیتها و نتایج مورد انتظار
- 22 - حداقل محصول پذیرفتنی (MVP)
- 23 - شش استراتژی برای ساخت نمونههای اولیه، بخش ۱
- 24 - شش استراتژی برای ساخت نمونههای اولیه، بخش ۲
- 25- بهترین شیوههای نمونهسازی اولیه
- 26 - فرآیند جمعآوری بازخورد از کاربران
- 27 - بهترین شیوهها برای جمعآوری بازخورد از کاربران
- 28 - نتیجهگیری پس از بازخورد
- 29 - نسخه آزمایشی
نتیجهگیری
- 30 - مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری با چابکی در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی توسعه ذهنیت یادگیری در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی کلانداده در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی هوش مصنوعی و تحلیل در گوگل آنالیتیکس ۴
- دوره آموزشی ارزیابیهای هوش مصنوعی: مبانی و مثالهای عملی
- دوره آموزشی الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملمحور مبتنی بر فضای ابری
- دوره آموزشی داشبوردهای مجهز به هوش مصنوعی با Streamlit
- دوره آموزشی ساخت عوامل هوش مصنوعی با API پاسخهای OpenAI