تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی ادغام هوش مصنوعی در معماری محصول

دوره آموزشی ادغام هوش مصنوعی در معماری محصول

2 ساعت 16 دقیقهمتوسط2025-05-02

مدرسین

Jigyasa Grover

Jigyasa Grover

جزئیات دوره

اگه برنامه‌نویس، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص هوش مصنوعی هستی و می‌خوای بدون دردسر مدل‌های هوش مصنوعی رو وارد محصولاتت کنی، این دوره دقیقاً همونه که دنبالش بودی!

توی این دوره یاد می‌گیری چطور با تیم‌های دیتاساینس همکاری مؤثر داشته باشی، مدل‌هات رو به‌صورت دقیق تست و ارزیابی کنی، و از الگوهای معماری‌ای استفاده کنی که باعث می‌شن اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی‌ت قابل مقیاس‌پذیری و قابل نگهداری باشن. همچنین با مباحثی مثل تجربه کاربری در محصولات AI، اخلاق هوش مصنوعی، شفاف‌سازی مدل‌ها (Explainable AI)، و مدیریت عدم قطعیت هم آشنا می‌شی. در واقع، این دوره یه مسیر کامل برای تبدیل شدن به یه مهندس محصول مبتنی بر هوش مصنوعی هست.

🎯 اهداف یادگیری:
به‌کارگیری روش‌های تست قوی برای تضمین عملکرد، پایداری و انصاف مدل‌های هوش مصنوعی
طراحی الگوهای یکپارچه‌سازی مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری برای استفاده از مدل‌های AI در محصولات واقعی
پیاده‌سازی مانیتورینگ و قابلیت مشاهده کامل برای مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولیدی
استفاده از اصول هوش مصنوعی قابل توضیح، مدیریت عدم قطعیت، و رعایت اخلاق در طراحی تجربه کاربری محصولات AI محور

مهارت ها

Product and Industrial DesignArtificial Intelligence FoundationsProduct and ManufacturingArtificial Intelligence (AI)One-Off

سرفصل ها

به دوره خوش آمدید

  • 01 - معرفی دوره و پیش نیازها

1. مبانی ادغام LLM

  • 02 - LLM‌ها چه کارهایی را می‌توانند (و نمی توانند) در تولید انجام دهند
  • 03 - بررسی عمیق LLM‌ها - خلاصه‌ای از سازوکارها
  • 04 - تکنیک‌های مهندسی سریع برای بهبود خروجی LLM
  • 05 - تیم چند تخصصی برای ادغام LLM

۲. ادغام LLM‌ها در محصول شما

  • 06 - انتخاب ارائه دهنده LLM شما - پیمایش در چشم انداز LLM
  • 07 - دسترسی مبتنی بر API - ساده‌سازی ادغام LLM
  • 08 - عملی - اولین ادغام LLM شما
  • 09 - همگام‌سازی در مقابل ناهمگام‌سازی - ادغام مؤثر LLMها
  • 10 - خطوط لوله داده بلادرنگ برای ادغام LLM
  • 11 - یکپارچه‌سازی امن LLM - کلیدهای API، محدود کردن نرخ و دسترسی به داده‌ها

۳. استراتژی‌های استقرار

  • 12 - آشنایی با گزینه‌های استقرار
  • 13 - LLM‌های مبتنی بر ابر - مزایا و معایب
  • 14 - LLM‌های مستقر - کنترل و سفارشی سازی
  • 15 - استقرار لبه - تأخیر کم و حریم خصوصی
  • 16 - استقرار ترکیبی - ایجاد تعادل بین انعطاف‌پذیری و پیچیدگی
  • 17 - انتخاب استراتژی استقرار مناسب

۴. بهینه‌سازی عملکرد و قابلیت اطمینان

  • 18 - بررسی اجمالی تنظیم دقیق - متناسب‌سازی دوره‌های LLM با نیازهای خاص
  • 19- ذخیره‌سازی پاسخ‌های LLM - بهینه‌سازی عملکرد و هزینه
  • 20 - مدیریت شکست‌های LLM - ساخت یک سیستم تلاش مجدد قابل اعتماد
  • 21- مقیاس‌بندی - الگوهای معماری برای یکپارچه‌سازی LLM

۵. آمادگی تولید - آزمایش، اعتبارسنجی و نظارت

  • 22 - اعتبارسنجی و پاکسازی ورودی‌ها و خروجی‌های LLM
  • 23- آزمایش ادغام LLM شما - استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌ها
  • 24- معیارهای کلیدی برای ادغام LLM - چه چیزهایی را باید پیگیری کرد؟
  • 25 - تنظیم هشدارها - نظارت بر ادغام LLM شما
  • 26- بهینه‌سازی هزینه‌های LLM در تولید

۶. تجربه کاربری، اخلاق و مدیریت

  • 27 - تخریب مطبوع و ارتباط شفاف
  • 28- هوش مصنوعی قابل توضیح - ارائه بینش در مورد تصمیمات LLM
  • 29 - ملاحظات اخلاقی - جانبداری، انصاف و استفاده مسئولانه
  • 30 - ردیابی و انطباق با استفاده از LLM

نتیجه‌گیری

  • 31 - LLM برای رشد کسب و کار - بررسی مجدد پتانسیل
  • 32 - خلاصه دوره و یادگیری‌های آینده

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