دوره آموزشی طراحی داده آماده برای هوش مصنوعی: ساخت سیستم‌هایی که هوش مصنوعی واقعاً بتواند از آن‌ها استفاده کند

هوش مصنوعی تنها زمانی می‌تواند با داده‌ها به‌درستی کار کند که ساختار و معنای آن داده‌ها برایش روشن باشد. اگر نام‌گذاری جداول و ستون‌ها مبهم باشد، تعاریف مشخصی برای شاخص‌ها وجود نداشته باشد یا چند جدول مشابه و متناقض در انبار داده باقی مانده باشد، حتی یک AI Agent قدرتمند هم ممکن است کوئری اشتباه تولید کند و به نتایج نادرست برسد.

این دوره به شما یاد می‌دهد چگونه یک محیط داده را برای استفاده توسط AI Agentها آماده کنید. در ابتدا بررسی می‌کنید که چرا سیستم‌های هوش مصنوعی در مواجهه با داده‌های سازمانی دچار خطا می‌شوند و چگونه می‌توان منشأ این خطاها را از خروجی نادرست Query تا مشکلات موجود در Schema دنبال کرد.

سپس با اصول طراحی یک AI-Navigable Data Model آشنا می‌شوید؛ مدلی که در آن نام‌گذاری، ساختار و سطح دانه‌بندی داده‌ها به‌صورت شفاف و سازگار تعریف شده‌اند تا Agent بتواند داده‌ها را درست تفسیر و در میان آن‌ها مسیریابی کند.

یکی از بخش‌های مهم دوره به طراحی AI-Readable Metadata اختصاص دارد. یاد می‌گیرید چگونه توضیحات واضح برای ستون‌ها، تعاریف دقیق Metricها، Routing Triggerها و هشدارهای مربوط به نکات خاص داده‌ها ایجاد کنید تا رفتار Queryها و نحوه انتخاب داده توسط AI قابل کنترل‌تر و قابل اعتمادتر شود.

در ادامه، موضوعات مربوط به Data Governance و Data Ownership بررسی می‌شوند. یاد می‌گیرید چگونه برای جداول و داده‌ها مالک مشخص تعیین کنید، جداول تکراری و منسوخ را از چرخه استفاده خارج کنید و فرایندهای مشخصی برای بازبینی و نگهداری داده‌ها ایجاد کنید.

در پایان، با استفاده از Validation Queryها و تست‌های کامل AI Navigation، کیفیت و قابلیت اعتماد سیستم را قبل از انتقال به محیط Production بررسی می‌کنید. یک مطالعه موردی در سراسر دوره دنبال می‌شود که نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک Data Warehouse نامنظم را به محیطی ساختاریافته و مناسب برای استفاده از AI تبدیل کرد.

این دوره برای متخصصان داده، Data Engineerها، Data Analystها، متخصصان Data Governance و افرادی مناسب است که می‌خواهند زیرساخت‌های داده سازمان خود را برای استفاده مؤثر و قابل اعتماد از AI Agentها آماده کنند.

اهداف یادگیری
دلیل خطاهای AI در محیط‌های داده را با ردیابی خروجی‌های نادرست Query تا مشکلات Schema شناسایی کنید.
یک Data Model تمیز و قابل مسیریابی برای AI طراحی کنید.
با استفاده از نام‌گذاری، Grain و ساختار یکپارچه، ابهام موجود در داده‌ها را کاهش دهید.
Metadata قابل فهم برای AI شامل توضیحات ستون‌ها و تعاریف Metricها ایجاد کنید.
Routing Triggerها و Gotcha Flagها را برای هدایت رفتار Queryهای AI طراحی کنید.
یک Data Catalog آماده برای AI ایجاد و با استفاده از Validation Queryها اعتبارسنجی کنید.
چارچوب‌های Data Governance و Data Ownership را برای مدیریت داده‌ها به کار بگیرید.
مالکیت جداول و داده‌ها را مشخص و فرایندهای بازبینی را تعریف کنید.
جداول تکراری یا منسوخ را شناسایی و از چرخه استفاده خارج کنید.
پیش از انتقال سیستم به Production، قابلیت اطمینان AI را با Navigation Test بررسی کنید.
نتایج تست‌های AI را بر اساس یک Rubric مشخص ارزیابی و امتیازدهی کنید.
یک Data Warehouse نامنظم را به یک محیط داده ساختاریافته و AI-Friendly تبدیل کنید.