دوره مروری بر اکوسیستم هوش مصنوعی مولد H2O - سطح ۲ (نسخه ۲۰۲۴/ ۷) بر روی فلش 32GB

دنیای فناوری با ظهور هوش مصنوعی مولد (Generative AI) دستخوش تحولی شگرف شده است. این فناوری که توانایی خلق محتوای جدید از جمله متن، تصویر و کد را دارد، در حال بازتعریف صنایع و کسب‌وکارهاست. در این میان، شرکت H2O.ai به عنوان یکی از پیشگامان در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای محیط‌های سازمانی، اکوسیستم قدرتمندی را برای توسعه و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد ارائه کرده است. این دوره، یک سفر آموزشی جامع و تخصصی برای ورود به دنیای پیشرفته H2O GenAI است. این دوره به عنوان یک دوره سطح ۲، برای افرادی طراحی شده که با مبانی هوش مصنوعی آشنایی دارند و اکنون به دنبال کسب مهارت‌های عملی و عمیق در یکی از برترین پلتفرم‌های صنعتی هستند تا بتوانند ایده‌های نوآورانه خود را به اپلیکیشن‌های هوشمند و کاربردی تبدیل کنند. در این مسیر، شما با ابزارهای کلیدی این اکوسیستم از جمله H2O LLM Studio و H2O Wave آشنا شده و یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های زبان بزرگ را برای نیازهای خاص خود سفارشی‌سازی کرده و اپلیکیشن‌های تعاملی بسازید.

در این دوره چه چیزهایی یاد خواهید گرفت؟

این دوره به شما کمک می‌کند تا از یک درک تئوریک فراتر رفته و مهارت‌های عملی برای کار با اکوسیستم H2O GenAI را کسب کنید. پس از پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• معماری اکوسیستم H2O GenAI را درک کنید: با اجزای مختلف پلتفرم ابری H2O، نحوه تعامل آن‌ها و مزایای رقابتی آن در محیط‌های سازمانی آشنا می‌شوید.
• مدل‌های زبان بزرگ را فاین-تیون (Fine-tune) کنید: با استفاده از ابزار قدرتمند H2O LLM Studio، یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را بر روی دیتاست‌های اختصاصی خودتان آموزش دهید تا برای وظایف خاص بهینه شوند.
• اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بسازید: با فریم‌ورک H2O Wave، می‌توانید به سرعت و بدون نیاز به دانش عمیق فرانت‌اند، رابط‌های کاربری تعاملی و داشبوردهای هوشمند برای مدل‌های خود بسازید.
• تکنیک‌های پیشرفته را پیاده‌سازی کنید: با مفاهیم مدرنی مانند Retrieval-Augmented Generation (RAG) آشنا شده و یاد می‌گیرید چگونه سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر اسناد داخلی شرکت خود ایجاد کنید.
• مدل‌ها را مدیریت و ارزیابی کنید: فرآیندهای کامل چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps) از جمله استقرار، مانیتورینگ عملکرد، کنترل نسخه و حاکمیت داده را در پلتفرم H2O فرا می‌گیرید.
• راه‌حل‌های واقعی طراحی کنید: با بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی پروژه‌های عملی، درک عمیقی از کاربردهای این فناوری در صنایع مختلف مانند خدمات مالی، بهداشت و درمان و خدمات مشتریان به دست می‌آورید.

  سرفصل‌های اصلی دوره

  ساختار این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را قدم به قدم از مبانی تا مباحث پیشرفته و کاربردی هدایت کند. سرفصل‌ها به شرح زیر است:

  • بخش اول: مقدمه‌ای جامع بر اکوسیستم H2O GenAI
    • معرفی هوش مصنوعی مولد و جایگاه H2O.ai
    • بررسی معماری H2O GenAI Cloud و اجزای کلیدی آن
    • مقایسه با سایر پلتفرم‌های موجود در بازار
    • آماده‌سازی محیط کاری و آشنایی اولیه با رابط کاربری
    • بخش دوم: تسلط بر H2O LLM Studio برای سفارشی‌سازی مدل‌ها
      • آماده‌سازی و پیش‌پردازش دیتاست‌ها برای فاین-تیونینگ
      • آشنایی با تکنیک‌های فاین-تیونینگ مانند LoRA
      • اجرای یک پروژه کامل فاین-تیونینگ از ابتدا تا انتها
      • معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
      • بخش سوم: توسعه اپلیکیشن‌های تعاملی با H2O Wave
        • مبانی و مفاهیم اصلی فریم‌ورک Wave
        • ساخت کامپوننت‌های رابط کاربری (UI) و داشبوردهای داده
        • اتصال اپلیکیشن به مدل‌های فاین-تیون شده در LLM Studio
        • ایجاد یک چت‌بات هوشمند به عنوان پروژه عملی
        • بخش چهارم: استقرار و مدیریت مدل‌ها (MLOps)
          • مفاهیم کلیدی چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
          • استقرار (Deployment) مدل‌ها به عنوان یک سرویس (API)
          • مانیتورینگ و ردیابی عملکرد مدل در محیط واقعی
          • اصول حاکمیت (Governance) و امنیت در پروژه‌های GenAI
          • بخش پنجم: پروژه‌های پیشرفته و مطالعات موردی
            • پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد با تکنیک RAG
            • تحلیل کاربردهای H2O GenAI در صنعت مالی (مانند تحلیل ریسک)
            • بررسی یک مطالعه موردی در حوزه بهداشت و درمان (مانند خلاصه‌سازی گزارش‌های پزشکی)

              این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

              این دوره برای متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار بگیرند. مخاطبان اصلی این دوره عبارتند از:

              • دانشمندان داده (Data Scientists): که به دنبال تخصص در زمینه هوش مصنوعی مولد و یادگیری کار با پلتفرم‌های سازمانی هستند.
              • مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): که مسئولیت ساخت، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را بر عهده دارند.
              • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers): که علاقه‌مند به ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در محصولات و سرویس‌های خود هستند.
              • مدیران فنی و مدیران محصول: که نیاز به درک عمیق از قابلیت‌ها و محدودیت‌های پلتفرم‌های GenAI برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک دارند.
              • تحلیلگران کسب‌وکار: که می‌خواهند از قدرت هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده تجاری و ایجاد مزیت رقابتی استفاده کنند.

                پیش‌نیازهای شرکت در دوره

                از آنجایی که این یک دوره سطح ۲ است، داشتن دانش پیش‌زمینه به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از محتوای آموزشی ببرید. پیش‌نیازهای پیشنهادی عبارتند از:

                • آشنایی با اصول برنامه‌نویسی، به ویژه زبان پایتون.
                • درک مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی) و یادگیری عمیق (مانند شبکه‌های عصبی).
                • آشنایی کلی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و نحوه کارکرد آن‌ها در سطح مفهومی.
                • تجربه کار با کتابخانه‌های استاندارد علوم داده مانند Pandas و NumPy یک مزیت محسوب می‌شود.

                  نکته مهم در مورد نحوه ارائه دوره

                  توجه فرمایید که این مجموعه آموزشی به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت برای شما ارسال می‌گردد و به صورت دانلودی ارائه نمی‌شود. این روش تضمین‌کننده دسترسی پایدار و همیشگی شما به محتوای کامل و به‌روز دوره بدون نیاز به اینترنت پرسرعت و نگرانی از حذف شدن فایل‌ها یا از دسترس خارج شدن لینک‌ها است. شما می‌توانید با خیال راحت، در هر زمان و مکانی، به یادگیری بپردازید.

                  نظرات

                  هنوز نظری ثبت نشده است.

                  وارد شوید تا نظر ثبت کنید.