معرفی دوره

در این دوره پیشرفته، نگاهی جامع به اکوسیستم H2O Gen AI خواهیم داشت. نسخه سطح ۲ با عنوان «H2O Gen AI Ecosystem Overview – Level 2» محصول سال ۲۰۲۴-۷ است که توسط Udemy ارائه شده است. اگر با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و چارچوب H2O آشنا هستید، این دوره شما را برای پروژه‌های بزرگ‌تر و صنعتی آماده می‌کند. ساختار دوره ترکیبی از ویدئوهای آموزشی، مثال‌های عملی و جلسات تمرینی است تا تسلط کامل روی ابزارها و متدولوژی‌های پیشرفته حاصل شود.

اهداف دوره

• درک عمیق از معماری کلی H2O Gen AI و اجزای کلیدی آن
• یادگیری مدیریت داده، آماده‌سازی و پیش‌پردازش در مقیاس‌های بزرگ
• توانایی ایجاد و ارزیابی مدل‌های پیشرفته یادگیری ژنراتیو
• پیاده‌سازی روش‌های بهینه‌سازی و استقرار مدل در محیط تولید
• بررسی نمونه‌های صنعتی از کاربرد H2O Gen AI در تجارت و تحقیق

مواردی که فرا می‌گیرید

در پایان این دوره خواهید توانست:

• راه‌اندازی سرویس H2O Gen AI روی کلود یا سرور محلی
• پلن‌های آماده‌سازی داده برای دسته‌بندی، رگرسیون و تولید متن
• ساخت مدل‌های ژنراتیو با استفاده از APIهای H2O و تفسیر خروجی‌ها
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها با HyperDrive و Grid Search
• استقرار مدل و تولید API برای مصرف در برنامه‌های کاربردی

مزایا و فواید

شرکت در این دوره مزیت‌های زیر را به همراه دارد:

• دریافت مدرک Udemy معتبر برای تقویت رزومه
• دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و منابع آموزشی
• پشتیبانی از جامعه فراگیران و فروم پرسش و پاسخ
• افزایش چشمگیر مهارت در پیاده‌سازی پروژه‌های AI تولیدی
• کاهش زمان توسعه با استفاده از کتابخانه‌های آماده H2O

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، بهتر است:

• آشنایی اولیه با Python و محیط Jupyter Notebook
• درک مفاهیم پایه یادگیری ماشین و چارچوب H2O
• نصب حداقل H2O-3 نسخه ۳.۵ و ابزارهای مرتبط
• دسترسی به محیط محاسباتی (محلی یا کلود) با حداقل ۸ گیگابایت رم
• تمایل به کار کردن با داده‌های حجیم و پردازش توزیع‌شده

ساختار و بخش‌های دوره

• بخش ۱: مقدمه و معماری کلی H2O Gen AI
• بخش ۲: نصب و پیکربندی محیط توسعه
• بخش ۳: مدیریت داده و پیش‌پردازش در مقیاس بالا
• بخش ۴: طراحی و آموزش مدل‌های ژنراتیو
• بخش ۵: ارزیابی، اعتبارسنجی و ملاک‌های کیفیت
• بخش ۶: بهینه‌سازی هایپرپارامتر و اتوماسیون فرایند
• بخش ۷: استقرار مدل در سرور و استفاده از REST API
• بخش ۸: پروژه عملی و نمونه‌های صنعتی

مثال‌های عملی

در طی دوره، چند سناریوی کاربردی پیاده‌سازی می‌شود:

• تولید خودکار گزارش متنی از داده‌های مالی با کمک مدل‌های ژنراتیو
• ساخت چت‌بات هوشمند برای پشتیبانی مشتریان با اتصال به H2O Endpoint
• پیش‌بینی روند بازار سهام با استفاده از سری‌های زمانی و LSTM
• ایجاد تصاویر هنری و تکمیل خودکار تصاویر با مدل‌های Diffusion

نکات کلیدی

• مقیاس‌پذیری: استفاده از قابلیت‌های توزیع‌شده H2O برای داده‌های حجیم
• امنیت: پیاده‌سازی مسیرهای احراز هویت و مدیریت دسترسی API
• قابلیت تکرار (Reproducibility): ثبت دقیق تنظیمات و ورژن‌ها
• پایش و مانیتورینگ: راه‌اندازی سیستم گزارش‌دهی و لاگ‌برداری

جمع‌بندی

دوره «مروری بر اکوسیستم H2O Gen AI سطح ۲» فرصتی بی‌نظیر برای توسعه‌دهندگان، داده‌پژوهان و مهندسان هوش مصنوعی است تا با ابزارهای قدرتمند H2O در زمینه تولید محتوا، مدل‌سازی پیشرفته و استقرار در مقیاس صنعتی آشنا شوند. اگر به دنبال تسریع روند توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود و دستیابی به بهترین عملکرد هستید، این دوره نقطه‌ی شروعی مطمئن خواهد بود.