مسیر آموزشی کار با داده: مهندسی، یکپارچه‌سازی و MLOps برای هوش مصنوعی

توی این مسیر آموزشی کامل، یاد می‌گیری چطور مهندسی داده پیشرفته رو برای سیستم‌های هوش مصنوعی یاد بگیری و حرفه‌ای بشی. از ادغام داده‌ها، توسعه API، نسخه‌بندی داده‌ها و مانیتورینگ کیفیت شروع می‌کنیم، بعد سراغ مفاهیم جذابی مثل نالج گراف (Knowledge Graph)، معماری‌های GraphRAG و تکنیک‌های جستجوی معنایی (Semantic Search) می‌ریم. در نهایت هم یاد می‌گیری چطور MLOps رو برای مدیریت کل چرخه عمر داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی کنی تا بتونی اپلیکیشن‌های AI در حد تولید واقعی و مقیاس‌پذیر بسازی. 🎯 اهداف یادگیری طراحی استراتژی‌های ادغام داده برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی ساخت سیستم‌های بازیابی داده پیشرفته برای بهبود عملکرد AI یادگیری مفاهیم نالج‌گراف، GraphRAG و جستجوی معنایی پیاده‌سازی MLOps و ساخت پایپلاین‌های داده در کل چرخه عمر AI کسب مهارت‌های حرفه‌ای برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در سطح تولیدی