دوره آموزشی پیادهسازی استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئولانه
1 ساعت 31 دقیقهمتوسط2025-04-01
مدرسین

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.
🎓 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
- دوره آموزشی راهنمای یک بازاریاب محتوا برای هوش مصنوعی مسئولانه
- دوره آموزشی مبانی راهبردی هوش مصنوعی مولد برای رهبران آموزش عالی
- دوره آموزشی مدیریت منابع انسانی مبتنی بر داده: تحلیل نیروی انسانی با هوش مصنوعی برای برنامهریزی نیروی کار و بهبود تجربهی کارکنان
- دوره آموزشی تحلیل دادهها با رویکرد عدالتمحور
- دوره آموزشی ساخت داشبوردهای تعاملی در Tableau
- دوره آموزشی پیاده سازی متاورس
- دوره آموزشی حاکمیت دادهها در صنعت سلامت
- دوره آموزشی حریم خصوصی و رعایت مقررات در عصر هوش مصنوعی مولد: حاکمیت دادهها، دستهبندی و فهرستبندی
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی ساخت محصولات هوش مصنوعی: گواهینامه حرفهای پیادهسازی هوش مصنوعی مسئولانه
- مسیر آموزشی درک هوش مصنوعی تولیدکننده برای رهبران فناوری
- مسیر آموزشی استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک رهبر فناوری
- مسیر آموزشی مقدمهای بر مهارتهای پایه برای کار با داده: استراتژی و برنامهریزی دادهها
- مسیر آموزشی ایجاد یک سازمان اثبات آینده
- مسیر آموزشی گواهینامه حرفهای هوش مصنوعی مولد
- مسیر آموزشی تبدیل شدن به یک طراح صنعتی
- مسیر آموزشی ساخت محصولات هوش مصنوعی: گواهی حرفهای مبانی نمونهسازی