کتاب صوتی راهکارهای نوین پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Google Cloud Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Google Cloud Vertex AI

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در سازمان‌های مدرن
• 2. معرفی پلتفرم گوگل کلاود ورتکس ای‌آی و قابلیت‌های آن
• 3. آماده‌سازی محیط ابری و تنظیمات دسترسی و امنیت در گوگل کلاود
• 4. مدیریت داده‌ها در محیط ابری برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با ورتکس ای‌آی ورک‌بنچ برای توسعه مدل‌ها
• 6. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از ابزارهای ابری
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده
• 8. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد یادگیری ماشین در پلتفرم
• 9. آموزش مدل‌های پیش‌بینی کلاسیک با استفاده از اتو ام‌ال
• 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 11. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای پردازش متن و تصویر
• 12. معماری خط لوله داده‌ها در ورتکس ای‌آی پایپ‌لاینز
• 13. پیاده‌سازی فرآیندهای استخراج و تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 14. آموزش مدل‌های سفارشی با استفاده از کانتینرهای داکر
• 15. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها در مخزن مدل ورتکس
• 16. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیر
• 17. استفاده از اندپوینت‌ها برای ارائه سرویس‌های پیش‌بینی
• 18. مدیریت ترافیک و استقرار تدریجی مدل‌ها
• 19. پایش عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 20. بهینه‌سازی هزینه و منابع پردازشی در استقرار مدل
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 22. رعایت اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
• 23. تفسیرپذیری مدل‌ها و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سرویس‌های دیگر گوگل کلاود
• 25. مدیریت چرخه‌ی حیات یادگیری ماشین در سازمان
• 26. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی مولد در پلتفرم ورتکس
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای نیازهای سازمانی
• 28. استفاده از ابزارهای جستجوی معنایی و پایگاه‌های داده برداری
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند با استفاده از ای‌پی‌آی‌های ورتکس
• 30. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین با استفاده از ام‌ال‌آپس
• 31. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• 33. ارزیابی مدل‌ها بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 34. مدیریت خطا و بازیابی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 35. استفاده از ابزارهای تحلیل لاگ برای عیب‌یابی مدل‌ها
• 36. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 37. مدیریت مدل‌های چندوجهی در مقیاس صنعتی
• 38. توسعه داشبوردهای مدیریتی برای پایش مدل‌ها
• 39. استراتژی‌های انتقال از محیط توسعه به محیط عملیاتی
• 40. نقشه‌راه توسعه و ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان