آموزش کالیبراسیون و ارائه پیش‌بینی‌های مطمئن در هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Calibrate and Serve Confident AI Predictions

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: ساخت یک هوش مصنوعی قابل اعتماد، فراتر از پیش‌بینی‌های دقیق است؛ این امر نیازمند امتیازات اطمینانی است که واقعاً منعکس‌کننده واقعیت باشند. در این دوره کوتاه و کاربردی، شما نحوه ارزیابی و بهبود کالیبراسیون مدل، اعمال Temperature Scaling برای تولید تخمین‌های اطمینان قابل اعتماد و پیاده‌سازی یک خط لوله استنتاج دسته‌ای (Batch Inference) مقیاس‌پذیر با استفاده از AWS Lambda را خواهید آموخت. از طریق تمرینات عملی، معیارهای کالیبراسیون را محاسبه کرده، نمودارهای قابلیت اطمینان (Reliability Diagrams) را بصری‌سازی می‌کنید و پیش‌بینی‌های کالیبره شده را در یک معماری بدون سرور (Serverless) ادغام خواهید کرد که به‌طور خودکار داده‌های ورودی را پردازش و نتایج را برای تحلیل ذخیره می‌کند. در پایان این دوره، قادر خواهید بود جریان‌های کاری استنتاجی طراحی کنید که بازتولیدپذیر، قابل حسابرسی و آماده برای تصمیم‌گیری‌های دنیای واقعی باشند. این مهارت‌ها شکاف بین توسعه مدل و استقرار در محیط عملیاتی را پر کرده و شما را قادر می‌سازد سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه دهید که تیم‌ها بتوانند آن‌ها را درک کرده، به آن‌ها اعتماد کنند و با اطمینان از آن‌ها استفاده نمایند.

سرفصل ها و درس ها

کالیبراسیون و ارائه پیش‌بینی‌های مطمئن در هوش مصنوعی Calibrate and Serve Confident AI Predictions

مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome
درک کالیبراسیون: معیارها و تشخیص‌ها Understanding Calibration: Metrics and Diagnostics
بهبود کالیبراسیون: اجرای عملی Temperature Scaling Improving Calibration: Temperature Scaling in Practice
چرا خط لوله‌های بدون سرور برای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر اهمیت دارند Why Serverless Pipelines Matter for Scalable AI
اشتباهات رایج در استقرار خط لوله‌های یادگیری ماشین Common Pitfalls in Deploying ML Pipelines
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey