کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks Mosaic AI برای توسعه‌دهندگان و مهندسان داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks Mosaic AI برای توسعه‌دهندگان و مهندسان داده

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بسترهای پردازش ابری و یکپارچه‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری پلتفرم داده‌محور Databricks
• 2. آشنایی با محیط کاری و فضای همکاری در Databricks
• 3. مدیریت کلاسترها و پیکربندی منابع پردازشی
• 4. مبانی کار با Unity Catalog برای مدیریت حاکمیت داده
• 5. کار با نوت‌بوک‌های Databricks برای توسعه کدهای پایتون و اس‌کیوال
• 6. معرفی معماری Lakehouse و مزایای آن در یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 7. کار با Delta Lake برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 8. عملیات خواندن و نوشتن داده‌ها در جداول دلتا
• 9. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده‌های حجیم
• 10. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده‌ای در محیط پردازش توزیع‌شده
• 11. معرفی پلتفرم Mosaic AI برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل با استفاده از Feature Store
• 13. مبانی یادگیری ماشین در اکوسیستم Databricks و MLflow
• 14. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها با MLflow Tracking
• 15. استفاده از MLflow Model Registry برای نسخه‌گذاری مدل‌ها
• 16. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Mosaic AI
• 17. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در محیط Databricks
• 18. به‌کارگیری تکنیک‌های مهندسی پرامپت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. استفاده از مدل‌های متن‌باز و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 20. بررسی امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 21. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از Databricks Workflows
• 22. زمان‌بندی و پایش خودکار عملیات داده‌ای
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با برنامه‌های کاربردی
• 25. امنیت شبکه و کنترل دسترسی در محیط پردازش ابری
• 26. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در محیط دیتابریکس
• 27. بررسی موارد کاربردی هوش مصنوعی در صنایع داخلی
• 28. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی و بصری‌سازی داده‌ها
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های داده‌ای
• 30. مستندسازی و ارائه گزارش‌های فنی از خروجی‌های هوش مصنوعی