کتاب راهنمای کاربردی مدیران محصول برای پیاده‌سازی و هدایت پروژه‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی مدیران محصول برای پیاده‌سازی و هدایت پروژه‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI)

موضوع کلی: مدیریت فناوری و تحول دیجیتال

موضوع میانی: مدیریت محصول در عصر هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد برای مدیران محصول
• 2. تحول در نقشه راه محصول با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. شناسایی فرصت‌های کسب‌وکار برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 4. ارزیابی فنی قابلیت‌های مدل‌های زبانی برای حل مسائل محصول
• 5. طراحی تجربه کاربری در محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
• 6. استراتژی‌های انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی؛ متن‌باز در برابر تجاری
• 7. اصول مهندسی پرامپت برای مدیران محصول
• 8. مدیریت چرخه حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. چارچوب‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 10. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با استانداردهای قانونی و شرعی
• 11. مدیریت کیفیت داده‌ها و پیش‌پردازش برای آموزش مدل‌ها
• 12. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) در محصولات
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی؛ سنجه‌های کلیدی موفقیت
• 14. مدیریت هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی مصرف توکن‌ها
• 15. ایمن‌سازی محصولات در برابر حملات تزریق پرامپت
• 16. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با معماری نرم‌افزاری موجود
• 17. مدیریت تیم‌های فنی در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد
• 18. نقش مدیر محصول در نظارت بر سوگیری‌های الگوریتمی
• 19. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل بازخورد کاربران و نیازسنجی
• 20. اتوماسیون فرایندهای مدیریت محصول با ابزارهای هوش مصنوعی
• 21. پایش و نگهداری مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
• 22. مدیریت تغییرات سازمانی در مسیر تحول دیجیتال
• 23. طراحی مدل‌های کسب‌وکار پایدار با محوریت هوش مصنوعی
• 24. بررسی محدودیت‌های حقوقی و مالکیت معنوی در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 25. پیش‌بینی ترندهای آینده در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 26. تدوین سند چشم‌انداز محصول هوشمند
• 27. مدیریت ریسک‌های عملیاتی در استقرار راهکارهای هوش مصنوعی
• 28. بهینه‌سازی تعامل انسان و ماشین در رابط‌های کاربری
• 29. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای شخصی‌سازی مدل‌ها
• 30. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی پیشرفت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. ارزیابی تأثیرات اجتماعی و فرهنگی محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. مدیریت انتظارات ذینفعان در پروژه‌های نوآورانه هوش مصنوعی
• 33. تسهیل همکاری میان تیم‌های داده و تیم‌های محصول
• 34. پیاده‌سازی حاکمیت داده‌ها در پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 35. روش‌های تست پذیرش کاربر (UAT) برای محصولات هوش مصنوعی
• 36. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازشی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. تحلیل رقابتی در بازار محصولات هوش مصنوعی مولد
• 38. مدیریت بدهی فنی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 39. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با ارزش‌های بومی و اسلامی
• 40. استراتژی‌های خروج و بازگشت به سیستم‌های سنتی در صورت شکست مدل