دوره آموزشی آمادگی آزمون گواهینامه رهبر هوش مصنوعی مولد گوگل کلود

در دنیایی که هوش مصنوعی مولد به‌سرعت در حال تغییر مدل‌های کسب‌وکار است، مدیران نوآوری، مدیران محصول و معماران راهکار باید درک عمیقی از نحوه استفاده، مدیریت و مقیاس‌پذیری این فناوری داشته باشند. این دوره برای آمادگی آزمون Google Cloud Generative AI Leader طراحی شده و به شما کمک می‌کند مفاهیم کلیدی AI را به مهارت‌های عملی و قابل اجرا در سطح سازمان تبدیل کنید.

در ابتدای دوره با چرخه عمر یادگیری ماشین (ML Lifecycle) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های مختلف مانند یادگیری نظارت‌شده (Supervised)، بدون نظارت (Unsupervised) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پروژه‌های واقعی استفاده می‌شوند. این بخش به شما دیدی کاربردی از تئوری‌های AI می‌دهد تا بتوانید آن‌ها را در سناریوهای سازمانی پیاده‌سازی کنید.

در ادامه وارد اکوسیستم ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلاد می‌شوید و با ابزارهایی مانند Vertex AI و Gemini آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه این ابزارها در برنامه‌های سازمانی یکپارچه می‌شوند و فرآیند توسعه، استقرار و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی را متحول می‌کنند.

یکی از بخش‌های مهم دوره، مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی مولد است. شما یاد می‌گیرید چگونه مشکلاتی مانند سوگیری (Bias)، خطاهای محتوایی (Hallucinations) و ریسک‌های اخلاقی را شناسایی و کاهش دهید تا سیستم‌های AI قابل اعتماد، ایمن و مطابق با استانداردهای سازمانی باشند.

در ادامه با مفاهیم کلیدی مانند انتخاب مدل (Model Selection)، تکنیک‌های Grounding و Prompt Engineering آشنا می‌شوید. این مهارت‌ها به شما کمک می‌کنند خروجی‌های دقیق‌تر، قابل کنترل‌تر و مرتبط‌تری از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت کنید.

این دوره به‌طور ویژه برای رهبران نوآوری، مدیران محصول و معماران راهکار طراحی شده و به آن‌ها کمک می‌کند استراتژی‌های مقیاس‌پذیر برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سطح سازمان توسعه دهند.

در نهایت، شما توانایی هدایت پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی، انتخاب مدل‌های مناسب، مدیریت ریسک‌ها و ایجاد تحول دیجیتال مبتنی بر AI را در سطح enterprise به دست خواهید آورد.

اهداف یادگیری
درک چرخه عمر یادگیری ماشین (ML Lifecycle) و کاربرد آن در پروژه‌های واقعی
شناخت انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل Supervised، Unsupervised و Reinforcement Learning
کار با ابزارهای Google Cloud AI مانند Vertex AI و Gemini
درک نحوه یکپارچه‌سازی AI در برنامه‌های سازمانی
شناسایی و مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی مانند Bias و Hallucinations
پیاده‌سازی اصول اخلاقی و قابل اعتماد در سیستم‌های AI
انتخاب مدل مناسب برای سناریوهای مختلف کسب‌وکار
استفاده از Grounding برای بهبود دقت خروجی مدل‌ها
طراحی و بهینه‌سازی Prompt Engineering برای کاربردهای سازمانی
توسعه استراتژی‌های مقیاس‌پذیر برای استقرار AI در سطح enterprise