تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی پیاده‌سازی استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئولانه

دوره آموزشی پیاده‌سازی استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئولانه

1 ساعت 31 دقیقهمتوسط2025-04-01

مدرسین

Dr. Brandeis Marshall

Dr. Brandeis Marshall

جزئیات دوره

ین دوره به شما یک درک عمیق از ملاحظات داده، تأثیرات و مسائلی که معمولاً در طول چرخه توسعه محصول هوش مصنوعی دیده می‌شود، می‌ده. مدرس دوره، براندیس مارشال، شما رو با فرآیند تکراری انتقال از یک مشکل تجاری به یک راه‌حل هوش مصنوعی که اون مشکل رو حل می‌کنه، آشنا می‌کنه. در این دوره، با تاکتیک‌های سازمان‌دهی داده‌ها، نیازهای کیفیت و تنوع داده‌ها، روش‌های به‌روزرسانی مداوم داده‌ها و اصول امنیت/حریم خصوصی داده‌ها آشنا می‌شید. همچنین یاد می‌گیرید چطور ویژگی‌ها و قابلیت‌های ابزارهای هوش مصنوعی مولد موجود رو برای پشتیبانی و ارتقای فعالیت‌های مسئولانه داده‌ها و هوش مصنوعی شناسایی کنید.

🎓 اهداف یادگیری:
نقش هوش مصنوعی مولد در چرخه توسعه محصول هوش مصنوعی رو درک کنید.
نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد در ایجاد محصولات هوش مصنوعی رو بررسی کنید.
روش‌ها و رویکردهای داده‌ای که از استفاده مسئولانه هوش مصنوعی مولد پشتیبانی می‌کنند رو بررسی کنید.
شیوه‌های مسئولانه داده و هوش مصنوعی رو در طول فرآیند توسعه محصول هوش مصنوعی ارزیابی کنید.

مهارت ها

Responsible AIBusiness IntelligenceArtificial Intelligence (AI)Data ScienceBusiness Analysis and StrategyOne-Off

سرفصل ها

0. مقدمه

  • 01 - ملزومات استراتژی داده برای هوش مصنوعی مولد مسئول

1. مبانی استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئول

  • 02 - خاستگاه داده ها
  • 03 - شفافیت - چه اتفاقی برای داده‌ها می‌افتد
  • 04 - پاسخگویی - تصمیم‌گیری داده ها
  • 05 - حاکمیت - اخلاق داده‌ها و برابری داده ها
  • 06 - داده‌ها و چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی

2. آماده سازی داده ها

  • 07 - گسترش منابع داده
  • 08 - پردازش داده‌ها در زمان واقعی
  • 09 - تغییر مقیاس پذیری و کارایی
  • 10 - حاکمیت داده‌های پیشرفته

3. ساختمان نمونه

  • 11 - مدل‌های پایه هوش مصنوعی مولد
  • 12 - تطبیق مدل‌های فونداسیون
  • 13 - مدل‌های فونداسیون جرم گیری
  • 14 - تأثیرات اجتماعی مدل‌های بنیاد

4. آموزش و تنظیم مدل

  • 15 - ایمن سازی هوش مصنوعی مولد
  • 16 - اصول تنظیم دقیق
  • 17 - روشهای تنظیم دقیق
  • 18 - بازیابی نسل افزوده

5. استقرار مدل

  • 19 - استراتژی‌های استقرار مدل
  • 20 - استقرار دسته ای
  • 21 - یکپارچه سازی نقطه پایانی API
  • 22 - سیستم‌های پاسخگویی بلادرنگ

6. مدیریت مدل

  • 23 - مدل استراتژی‌های مدیریت
  • 24 - نسخه سازی داده ها
  • 25 - نسخه سازی کد
  • 26 - ردیابی آزمایشی
  • 27 - مانیتورینگ مدل

نتیجه گیری

  • 28 - مراحل بعدی

دوره های مرتبط

مسیرهای مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal