کتاب صوتی راهکارهای نوین در مهندسی داده و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم watsonx.ai

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مهندسی داده و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم watsonx.ai

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و عملیات هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه آن در تحول دیجیتال
• 2. معماری پلتفرم watsonx.ai و اجزای اصلی آن
• 3. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی برای یادگیری ماشین
• 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط‌های سازمانی
• 5. استفاده از AutoAI برای خودکارسازی فرآیند ساخت مدل
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب الگوریتم‌های بهینه
• 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس استانداردهای صنعتی
• 8. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حجیم
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 11. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 12. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش دقت و کارایی
• 13. مفاهیم اساسی MLOps و چرخه عمر مدل
• 14. مدیریت و نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 15. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 16. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف در داده‌ها
• 17. خودکارسازی خط لوله‌های آموزش و استقرار
• 18. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 19. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل
• 20. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی و شفافیت در تصمیم‌گیری
• 21. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 22. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
• 23. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های سنگین
• 24. مدیریت چابک پروژه‌های هوش مصنوعی و علوم داده
• 25. پایش و نگهداری مدل‌ها پس از استقرار
• 26. استفاده از نوت‌بوک‌های Jupyter در محیط watsonx
• 27. کار با ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای تحلیل نتایج
• 28. پیاده‌سازی حاکمیت داده بر اساس الزامات قانونی
• 29. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. ارتقای مدل‌ها و بازآموزی مستمر در چرخه MLOps
• 31. مدیریت خطا و عیب‌یابی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 32. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای خودکارسازی عملیات
• 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 34. ارائه نتایج مدل به ذینفعان سازمانی
• 35. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های هوشمند سازمانی