آموزش اصول و شیوه های چرخه زندگی مولد هوش مصنوعی

دانلود Principles and Practices of the Generative AI Life Cycle

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: مفاهیم کلیدی، روش‌شناسی و بهترین شیوه‌ها را برای هر مرحله از چرخه حیات GenAI کاوش کنید. مراحل کلیدی چرخه حیات GenAI: مراحل اصلی چرخه حیات هوش مصنوعی مولد و اهمیت آنها در استقرار موفقیت آمیز هوش مصنوعی را درک کنید. نقش حکمرانی در پروژه‌های هوش مصنوعی: با چارچوب‌های حاکمیتی آشنا شوید تا از همسویی اخلاقی و قانونی در طول چرخه عمر هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنید. شناسایی مشکل و جمع‌آوری نیازمندی‌ها: استراتژی‌هایی را برای تعریف مشکلات و همسو کردن راه‌حل‌های GenAI با اهداف تجاری بررسی کنید. انواع داده ها و استراتژی های اکتساب: بینش هایی را در مورد انتخاب و به دست آوردن داده های مناسب برای توسعه مدل GenAI به دست آورید. تضمین کیفیت و اخلاق داده ها: اهمیت دقت، کیفیت و ملاحظات اخلاقی داده ها را در طول فرآیند جمع آوری درک کنید. طراحی و انتخاب مدل GenAI: آموزش انتخاب مناسب ترین مدل های هوش مصنوعی مولد برای کارهای مختلف و طراحی مدل های سفارشی. بهینه‌سازی عملکرد مدل: تکنیک‌هایی را برای تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به حداکثر عملکرد کشف کنید. آماده‌سازی و نظارت بر داده‌های آموزشی: نحوه تهیه و انتخاب داده‌های آموزشی و نظارت بر فرآیند آموزش را برای جلوگیری از مشکلات رایج بررسی کنید. استقرار و ادغام مدل‌های GenAI: بهترین شیوه‌ها را برای ادغام هوش مصنوعی مولد در سیستم‌های موجود و مدیریت موثر تغییرات بیاموزید. نظارت مستمر و تعمیر و نگهداری مدل: ابزارها و معیارهای مورد نیاز برای نظارت بر عملکرد و مدیریت تغییر مدل در طول زمان را درک کنید. اقدامات حفظ حریم خصوصی داده ها و امنیت سایبری: بینش هایی را در مورد محافظت از مدل ها و داده ها در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی به دست آورید. ممیزی و گزارش مدل‌های هوش مصنوعی: یاد بگیرید چگونه ممیزی عملکرد را انجام دهید، شفافیت را حفظ کنید و چرخه‌های عمر هوش مصنوعی را برای مطابقت مستند کنید. مدیریت به‌روزرسانی‌ها و نسخه‌های مدل هوش مصنوعی: استراتژی‌هایی را برای مدیریت نسخه‌ها و پیاده‌سازی حلقه‌های بازخورد برای بهبود مستمر بررسی کنید. از کار انداختن مدل‌های هوش مصنوعی: درک زمان و نحوه بازنشستگی مدل‌ها از نظر اخلاقی و در عین حال اطمینان از داده‌های مناسب و استراتژی‌های آرشیو مدل. بازخورد کاربر و توسعه تکراری: یاد بگیرید که بازخورد کاربر را ترکیب کنید و چرخه های توسعه تکراری را برای بهبودهای مداوم مدیریت کنید. روندهای آینده در مدیریت چرخه زندگی GenAI: بینش هایی در مورد فناوری های در حال ظهور، روندهای حاکمیت هوش مصنوعی و نوآوری هایی که آینده GenAI را شکل می دهند، به دست آورید. پیش نیازها: بدون پیش نیاز.

این دوره کاوشی جامع از چرخه حیات هوش مصنوعی مولد (GenAI) ارائه می‌کند و به دانش‌آموزان درک قوی از اصول و فرآیندهای کلیدی مربوط به توسعه، استقرار و حفظ مدل‌های GenAI ارائه می‌کند. این دوره که برای ارائه یک پایه نظری طراحی شده است، بر جنبه‌های استراتژیک هر مرحله در چرخه زندگی GenAI تأکید می‌کند و تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان دیدگاهی متفاوت از چگونگی تکامل هوش مصنوعی مولد از مفهوم به استقرار و فراتر از آن به دست می‌آورند.

دانشجویان با کاوش در چرخه زندگی GenAI، درک مراحل آن، و درک اینکه چرا مدیریت موثر برای تضمین موفقیت عملیاتی و یکپارچگی اخلاقی حیاتی است، شروع می‌کنند. این بخش مقدماتی مبنایی را برای بحث‌های دقیق‌تر ایجاد می‌کند و شرکت‌کنندگان را از طریق نقش‌های مختلفی که ذینفعان بازی می‌کنند و چارچوب‌های حاکمیتی ضروری که همسویی با استانداردهای نظارتی و اهداف سازمانی را حفظ می‌کنند، راهنمایی می‌کند.

سفر با تجزیه و تحلیل عمیق شناسایی مشکل و جمع آوری نیازها ادامه می یابد. در اینجا، دانش‌آموزان اهمیت همسویی قابلیت‌های هوش مصنوعی با اهداف تجاری و همچنین تکنیک‌های جمع‌آوری و اعتبارسنجی الزامات عملکردی با ذینفعان مربوطه را یاد می‌گیرند. تمرکز بر این مراحل اولیه بر اهمیت زمینه‌سازی در حصول اطمینان از هدف‌مدار و امکان‌پذیر بودن پروژه‌های GenAI تأکید می‌کند.

هنگامی که دانش‌آموزان وارد مراحل جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها می‌شوند، با نقش مهمی که داده‌ها در آموزش مدل‌های مؤثر GenAI ایفا می‌کنند، درگیر می‌شوند. موضوعاتی مانند منبع یابی داده، تضمین کیفیت و ملاحظات اخلاقی به شرکت کنندگان اطمینان می دهد که آگاهی عمیقی از پیچیدگی های موجود در مدیریت داده برای هوش مصنوعی ایجاد می کنند. این دوره دانش‌آموزان را با تکنیک‌های پیش‌پردازش ضروری برای تبدیل داده‌های خام به ورودی‌های آموزشی ارزشمند آشنا می‌کند و اهمیت آمادگی دقیق در دستیابی به نتایج دلخواه را تقویت می‌کند.

در بخش‌های بعدی، این دوره به پیچیدگی‌های طراحی، انتخاب و بهینه‌سازی مدل می‌پردازد. دانش‌آموزان در مورد انتخاب‌های معماری برای مدل‌های GenAI، در کنار استراتژی‌هایی برای انتخاب و طراحی مدل‌های متناسب با وظایف خاص، بینشی به دست می‌آورند. تنظیم عملکرد و اعتبارسنجی ذینفعان نیز مورد بررسی قرار گرفته است و بر ماهیت مشارکتی و تکراری توسعه GenAI تاکید می شود. بحث در مورد آموزش مدل بر اساس این مفاهیم است و چالش‌های فنی و راهبردهای عیب‌یابی لازم برای اصلاح مؤثر مدل‌ها را برجسته می‌کند.

مرحله استقرار به پیچیدگی‌های ادغام سیستم‌های GenAI در زیرساخت‌های موجود و تضمین مقیاس‌پذیری می‌پردازد. دانش آموزان یاد می گیرند که چگونه برای استقرار آماده شوند، تغییرات را مدیریت کنند و فرآیندهای نظارت مستمر را پس از استقرار پیاده سازی کنند. تاکید بر اهمیت نظارت در زمان واقعی برای شناسایی مسائلی مانند جابجایی مدل، ارائه بینشی در مورد اینکه چگونه سازمان ها می توانند عملکرد بهینه را در طول چرخه عمر مدل حفظ کنند، قرار می گیرد.

این دوره همچنین امنیت داده‌ها و مدل‌ها را پوشش می‌دهد، با تمرکز بر محافظت از مدل‌ها در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از انطباق با مقررات حریم خصوصی داده‌ها. تکنیک‌هایی مانند رمزگذاری، پاسخ به حادثه، و اجرای کنترل امنیتی، استراتژی‌های عملی برای ایمن‌سازی برنامه‌های GenAI را به شرکت‌کنندگان ارائه می‌دهد. حسابرسی و گزارش مدل به عنوان ابزارهای اساسی برای ارتقای شفافیت، مستندسازی انطباق، و ایجاد اعتماد ذینفعان ارائه شده است.

نگهداری بلندمدت مدل و از کار انداختن نهایی نیز مورد بحث قرار می‌گیرد و به دانش‌آموزان بینشی درباره نحوه به‌روزرسانی، مدیریت و بازنشستگی مدل‌ها به شیوه‌ای کنترل‌شده و اخلاقی ارائه می‌دهد. این بخش اهمیت حلقه‌های بازخورد، کنترل نسخه و به‌روزرسانی‌های مدل استراتژیک را برای اطمینان از ارتباط مداوم و کارایی عملیاتی برجسته می‌کند.

این دوره با نگاهی به روندهای آینده و چشم انداز در حال تحول مدیریت چرخه زندگی GenAI به پایان می رسد. موضوعات شامل تأثیر فناوری‌های نوظهور، نقش اتوماسیون در فرآیندهای چرخه حیات، و تغییر به سمت حاکمیت مبتنی بر هوش مصنوعی است. این بحث‌ها دانش‌آموزان را تشویق می‌کند تا در مورد آینده هوش مصنوعی مولد و پتانسیل آن برای شکل‌دهی به صنایع و در عین حال حفظ شیوه‌های اخلاقی و پایدار، انتقادی فکر کنند.

از طریق این کاوش جامع، دانش‌آموزان درک نظری لازم برای درک پیچیدگی‌های چرخه زندگی GenAI را توسعه خواهند داد. این دانش آن‌ها را مجهز می‌کند تا به طور متفکرانه در زمینه‌های در حال تحول مشارکت کنند و دیدگاهی آگاهانه در مورد چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو پرورش دهند.


سرفصل ها و درس ها

منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

  • منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

مقدمه ای بر چرخه حیات GenAI Introduction to the GenAI Life Cycle

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • چرخه زندگی GenAI چیست؟ What is the GenAI Life Cycle?

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تغییر خدمات مشتری Case Study: Harnessing Generative AI to Transform Customer Service

  • مراحل کلیدی در چرخه زندگی GenAI Key Phases in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: پیمایش توسعه GenAI: سفر InnovateAI در اخلاق Case Study: Navigating GenAI Development: InnovateAI's Journey in Ethics

  • اهمیت مدیریت چرخه زندگی هوش مصنوعی Importance of Managing the AI Life Cycle

  • مطالعه موردی: مدیریت چرخه حیات هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Lifecycle Management

  • ذینفعان درگیر در چرخه حیات GenAI Stakeholders Involved in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: ادغام نوآوری با اخلاق و استراتژی Case Study: Integrating Innovation with Ethics and Strategy

  • مروری بر حاکمیت در چرخه حیات GenAI Overview of Governance in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری و اخلاق Case Study: Balancing Innovation and Ethics

  • خلاصه بخش Section Summary

شناسایی مشکل و جمع آوری نیازمندی ها Problem Identification and Requirement Gathering

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تعریف مشکل برای راه حل های GenAI Defining the Problem for GenAI Solutions

  • مطالعه موردی: بهینه سازی کارایی تولید Case Study: Optimizing Manufacturing Efficiency

  • همسو کردن اهداف تجاری با قابلیت های GenAI Aligning Business Goals with GenAI Capabilities

  • مطالعه موردی: همسویی GenAI با اهداف استراتژیک Case Study: Aligning GenAI with Strategic Goals

  • جمع آوری الزامات عملکردی و فنی Gathering Functional and Technical Requirements

  • مطالعه موردی: پیمایش موفقیت GenAI Case Study: Navigating GenAI Success

  • شناسایی معیارهای کلیدی برای موفقیت Identifying Key Metrics for Success

  • مطالعه موردی: هم ترازی متریک استراتژیک Case Study: Strategic Metric Alignment

  • اعتبارسنجی الزامات با ذینفعان Validating Requirements with Stakeholders

  • مطالعه موردی: اعتبارسنجی الزامات پروژه Case Study: Validating Project Requirements

  • خلاصه بخش Section Summary

جمع آوری داده ها برای توسعه GenAI Data Collection for GenAI Development

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • انواع داده های مورد نیاز برای مدل های GenAI Types of Data Required for GenAI Models

  • مطالعه موردی: انقلابی در تشخیص پزشکی Case Study: Revolutionizing Medical Diagnosis

  • منابع داده و استراتژی های اکتساب Data Sources and Acquisition Strategies

  • مطالعه موردی: استراتژی داده های اخلاقی و متنوع TechNova Case Study: TechNova's Ethical and Diverse Data Strategy

  • اطمینان از کیفیت و دقت داده ها Ensuring Data Quality and Accuracy

  • مطالعه موردی: تضمین کیفیت داده ها و اخلاق در مراقبت های بهداشتی Case Study: Ensuring Data Quality and Ethics in Healthcare

  • ملاحظات اخلاقی در جمع آوری داده ها Ethical Considerations in Data Collection

  • مطالعه موردی: چالش ها و نوآوری های اخلاقی در هوش مصنوعی Case Study: Ethical Challenges and Innovations in AI

  • تکنیک های پیش پردازش و آماده سازی داده ها Data Preprocessing and Preparation Techniques

  • مطالعه موردی: رویکرد نوآورانه DataSynth به پیش پردازش داده GenAI Case Study: DataSynth's Innovative Approach to GenAI Data Preprocessing

  • خلاصه بخش Section Summary

طراحی و انتخاب مدل Model Design and Selection

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر معماری های مدل هوش مصنوعی مولد Overview of Generative AI Model Architectures

  • مطالعه موردی: ادغام مدل هوش مصنوعی استراتژیک برای نوآوری مجموعه خلاق Case Study: Strategic AI Model Integration for Creative Suite Innovation

  • انتخاب مدل GenAI مناسب برای کار Selecting the Right GenAI Model for the Task

  • مطالعه موردی: انتخاب مدل استراتژیک GenAI Case Study: Strategic GenAI Model Selection

  • طراحی مدل های GenAI سفارشی Designing Custom GenAI Models

  • مطالعه موردی: طراحی یک مدل AI مولد سفارشی Case Study: Designing a Custom Generative AI Model

  • بهینه سازی مدل و تنظیم عملکرد Model Optimization and Performance Tuning

  • مطالعه موردی: بهینه سازی پیش بینی ریزش مشتری Case Study: Optimizing Customer Churn Prediction

  • اعتبارسنجی طراحی مدل با ذینفعان Validating Model Design with Stakeholders

  • مطالعه موردی: ادغام بازخورد سهامداران برای استقرار موفق مدل هوش مصنوعی Case Study: Integrating Stakeholder Feedback for Successful AI Model Deployment

  • خلاصه بخش Section Summary

آموزش و توسعه مدل Model Training and Development

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • انتخاب و آماده سازی داده های آموزشی Training Data Selection and Preparation

  • مطالعه موردی: آماده سازی داده های استراتژیک Case Study: Strategic Data Preparation

  • تکنیک های آموزش مدل کارآمد Techniques for Efficient Model Training

  • مطالعه موردی: بهینه سازی آموزش مدل هوش مصنوعی Case Study: Optimizing AI Model Training

  • نظارت بر فرآیند آموزش Monitoring the Training Process

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش ها در هوش مصنوعی مولد Case Study: Navigating Challenges in Generative AI

  • عیب یابی مسائل آموزشی Troubleshooting Training Issues

  • مطالعه موردی: غلبه بر تناسب بیش از حد، پیچیدگی و چالش‌های منابع Case Study: Overcoming Overfitting, Complexity, and Resource Challenges

  • آموزش Scaling Model GenAI Scaling GenAI Model Training

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری و مسئولیت Case Study: Balancing Innovation and Responsibility

  • خلاصه بخش Section Summary

تست و اعتبارسنجی مدل Model Testing and Validation

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تعریف موارد تست برای مدل های GenAI Defining Test Cases for GenAI Models

  • مطالعه موردی: ایجاد موارد آزمایشی اخلاقی و خلاقانه برای هوش مصنوعی Case Study: Crafting Ethical and Creative Test Cases for Generative AI

  • تکنیک های اعتبارسنجی عملکرد مدل Techniques for Validating Model Performance

  • مطالعه موردی: بهینه سازی اعتبارسنجی مدل Case Study: Optimizing Model Validation

  • تست تعصب و انصاف در مدل‌های GenAI Testing for Bias and Fairness in GenAI Models

  • مطالعه موردی: تضمین انصاف و اخلاق در هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Fairness and Ethics in AI

  • اعتبار سنجی متقابل و تعمیم مدل Cross-Validation and Model Generalization

  • مطالعه موردی: افزایش پیش‌بینی بیماری Case Study: Enhancing Disease Prediction

  • اطمینان از استحکام در خروجی های مدل GenAI Ensuring Robustness in GenAI Model Outputs

  • مطالعه موردی: افزایش استحکام GenAI در تشخیص پزشکی Case Study: Enhancing GenAI Robustness in Medical Diagnostics

  • خلاصه بخش Section Summary

استقرار و ادغام مدل Model Deployment and Integration

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • آماده سازی مدل GenAI برای استقرار Preparing the GenAI Model for Deployment

  • مطالعه موردی: استقرار هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Deployment

  • ادغام GenAI در سیستم های موجود Integrating GenAI into Existing Systems

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری، امنیت و سازگاری نیروی کار Case Study: Balancing Innovation, Security, and Workforce Adaptability

  • اطمینان از مقیاس پذیری در استقرار GenAI Ensuring Scalability in GenAI Deployments

  • مطالعه موردی: استقرار GenAI مقیاس پذیر Case Study: Scalable GenAI Deployment

  • مدیریت عرضه مدل و مدیریت تغییر Managing Model Rollout and Change Management

  • مطالعه موردی: تبدیل موتور توصیه محصول TechNova Case Study: Transforming TechNova's Product Recommendation Engine

  • نظارت مستمر پس از استقرار Continuous Monitoring Post-Deployment

  • مطالعه موردی: نظارت مستمر جامع نگر Case Study: Holistic Continuous Monitoring

  • خلاصه بخش Section Summary

نظارت مستمر و مدیریت عملکرد Continuous Monitoring and Performance Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • معیارهای کلیدی برای نظارت بر مدل های GenAI Key Metrics for Monitoring GenAI Models

  • مطالعه موردی: تقویت نظارت مدل GenAI Case Study: Enhancing GenAI Model Monitoring

  • ابزارهایی برای نظارت بر زمان واقعی سیستم GenAI Tools for Real-Time Monitoring of GenAI System

  • مطالعه موردی: بهینه سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Optimizing AI in Healthcare

  • مدیریت دریفت مدل و کاهش عملکرد Handling Model Drift and Performance Degradation

  • مطالعه موردی: مدیریت دریفت مدل در GenAI Case Study: Managing Model Drift in GenAI

  • به روز رسانی مدل ها بر اساس داده های جدید Updating Models Based on New Data

  • مطالعه موردی: تطبیق مدل‌های هوش مصنوعی: متعادل کردن دقت، کارایی و اخلاق Case Study: Adapting AI Models: Balancing Accuracy, Efficiency, and Ethics

  • بهترین روش ها برای تعمیر و نگهداری مداوم مدل Best Practices for Ongoing Model Maintenance

  • مطالعه موردی: بهینه سازی توصیه های تجارت الکترونیک Case Study: Optimizing E-commerce Recommendations

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت داده ها و امنیت مدل Managing Data and Model Security

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده ها در برنامه های GenAI Ensuring Data Privacy in GenAI Applications

  • مطالعه موردی: متعادل کردن حریم خصوصی و سودمندی داده در GenAI Case Study: Balancing Data Privacy and Utility in GenAI

  • محافظت از مدل‌های GenAI در برابر تهدیدات سایبری Protecting GenAI Models from Cyber Threats

  • مطالعه موردی: ایمن سازی GenAI در مراقبت های بهداشتی Case Study: Securing GenAI in Healthcare

  • پیاده سازی رمزگذاری داده ها و کنترل های امنیتی Implementing Data Encryption and Security Controls

  • مطالعه موردی: تقویت DataSecure Case Study: Strengthening DataSecure

  • واکنش حوادث برای نقض امنیت Incident Response for Security Breaches

  • مطالعه موردی: افزایش انعطاف پذیری امنیت سایبری Case Study: Enhancing Cybersecurity Resilience

  • بهترین روش ها برای امنیت و انعطاف پذیری مدل Best Practices for Model Security and Resilience

  • مطالعه موردی: ایمن سازی هوش مصنوعی در امور مالی Case Study: Securing AI in Finance

  • خلاصه بخش Section Summary

مدل حسابرسی و گزارش Model Auditing and Reporting

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • اهمیت حسابرسی در چرخه حیات GenAI Importance of Auditing in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: حسابرسی هوش مصنوعی Case Study: Auditing AI

  • انجام ممیزی های عملکرد مدل Conducting Model Performance Audits

  • مطالعه موردی: افزایش اعتماد و انصاف در امتیازدهی اعتباری Case Study: Enhancing Trust and Fairness in Credit Scoring

  • گزارش نتایج مدل و بینش Reporting Model Outcomes and Insights

  • مطالعه موردی: افزایش مراقبت از بیمار با هوش مصنوعی قابل تفسیر و اخلاقی Case Study: Enhancing Patient Care with Interpretable and Ethical AI

  • شفافیت و توضیح پذیری در مدل های GenAI Transparency and Explainability in GenAI Models

  • مطالعه موردی: متعادل کردن دقت هوش مصنوعی و قابلیت تفسیر در مراقبت های بهداشتی Case Study: Balancing AI Precision and Interpretability in Healthcare

  • مستندسازی چرخه عمر مدل برای انطباق Documenting the Model Life Cycle for Compliance

  • مطالعه موردی: مستندسازی هوش مصنوعی Case Study: Documenting AI

  • خلاصه بخش Section Summary

تعمیر و نگهداری مدل و به روز رسانی Model Maintenance and Updates

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • درک نیاز به به روز رسانی مدل Understanding the Need for Model Updates

  • مطالعه موردی: تطبیق GenAI برای تعامل و انطباق پویا با مشتری Case Study: Adapting GenAI for Dynamic Customer Interaction and Compliance

  • تکنیک‌هایی برای تنظیم مجدد مدل‌های GenAI Techniques for Retuning GenAI Models

  • مطالعه موردی: تنظیم مجدد مدل هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Model Retuning

  • مدیریت نسخه ها و به روز رسانی های مدل Managing Model Versions and Updates

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت مدل در مراقبت های بهداشتی Case Study: Optimizing Model Management in Healthcare

  • پیاده سازی حلقه های بازخورد برای بهبود مستمر Implementing Feedback Loops for Continuous Improvement

  • مطالعه موردی: تقویت GenAI با حلقه‌های بازخورد پویا Case Study: Enhancing GenAI with Dynamic Feedback Loops

  • بهترین روش ها برای نگهداری طولانی مدت مدل Best Practices for Long-Term Model Maintenance

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری و نگهداری Case Study: Balancing Innovation and Maintenance

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت از کار انداختن مدل Managing Model Decommissioning

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • چه زمانی و چرا مدل های GenAI را بازنشسته کنیم When and Why to Retire GenAI Models

  • مطالعه موردی: بازنشستگی مدل هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Model Retirement

  • ملاحظات اخلاقی در از کار انداختن مدل Ethical Considerations in Model Decommissioning

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش‌های اخلاقی در از کار انداختن مدل هوش مصنوعی Case Study: Navigating Ethical Challenges in AI Model Decommissioning

  • داده ها و استراتژی های آرشیو مدل Data and Model Archival Strategies

  • مطالعه موردی: بهینه سازی استراتژی های آرشیو GenAI Case Study: Optimizing GenAI Archival Strategies

  • مستندسازی فرآیند انحلال Documenting the Decommissioning Process

  • مطالعه موردی: بازنشستگی مدل هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Model Retirement

  • درس های آموخته شده از مدل مدیریت چرخه زندگی Lessons Learned from Model Lifecycle Management

  • مطالعه موردی: در حال از کار انداختن مدل هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Model Decommissioning

  • خلاصه بخش Section Summary

بازخورد و تکرار کاربر User Feedback and Iteration

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • جمع آوری بازخورد از کاربران نهایی Gathering Feedback from End Users

  • مطالعه موردی: استفاده از بازخورد کاربر برای تغییر هوش مصنوعی Case Study: Harnessing User Feedback to Transform AI

  • گنجاندن بازخورد کاربر در به‌روزرسانی‌های مدل Incorporating User Feedback into Model Updates

  • مطالعه موردی: تغییر هوش مصنوعی از طریق ادغام بازخورد استراتژیک کاربر Case Study: Transforming AI through Strategic User Feedback Integration

  • مدیریت انتظارات و ارتباطات کاربر Managing User Expectations and Communication

  • مطالعه موردی: افزایش تجربه کاربر از طریق مدیریت انتظارات موثر Case Study: Enhancing User Experience through Effective Expectation Management

  • چرخه های توسعه تکراری در GenAI Iterative Development Cycles in GenAI

  • مطالعه موردی: توسعه تکراری Case Study: Iterative Development

  • بهبود مدل‌های GenAI بر اساس تعامل کاربر Improving GenAI Models Based on User Interaction

  • مطالعه موردی: استفاده از بازخورد کاربر برای هوش مصنوعی پیشرفته Case Study: Leveraging User Feedback for Enhanced AI

  • خلاصه بخش Section Summary

ملاحظات اخلاقی و مقرراتی در چرخه زندگی GenAI Ethical and Regulatory Considerations in GenAI Life Cycle

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • نگرانی های اخلاقی کلیدی در توسعه GenAI Key Ethical Concerns in GenAI Development

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش های اخلاقی در GenAI Case Study: Navigating Ethical Challenges in GenAI

  • پیمایش انطباق با مقررات در چرخه حیات GenAI Navigating Regulatory Compliance in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش‌های نظارتی در GenAI Case Study: Navigating Regulatory Challenges in GenAI

  • تضمین انصاف و شفافیت در تصمیم گیری های مدل Ensuring Fairness and Transparency in Model Decisions

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی اخلاقی EquiTech Case Study: EquiTech's Ethical AI

  • رسیدگی به معضلات اخلاقی در حکمرانی GenAI Handling Ethical Dilemmas in GenAI Governance

  • مطالعه موردی: پیمایش حاکمیت اخلاقی در هوش مصنوعی مولد Case Study: Navigating Ethical Governance in Generative AI

  • آماده سازی برای مقررات آینده Preparing for Future Regulations

  • مطالعه موردی: تنظیم مقررات هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Regulation

  • خلاصه بخش Section Summary

روندهای آینده در مدیریت چرخه زندگی GenAI Future Trends in GenAI Life Cycle Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • فناوری های نوظهور در توسعه GenAI Emerging Technologies in GenAI Development

  • مطالعه موردی: پیشگام GenAI با معماری های عصبی دگرگون کننده Case Study: Pioneering GenAI with Transformative Neural Architectures

  • اتوماسیون در چرخه حیات GenAI Automation in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: مهار اتوماسیون در GenAI Case Study: Harnessing Automation in GenAI

  • حکمرانی مبتنی بر هوش مصنوعی در چرخه حیات GenAI AI-Driven Governance in the GenAI Life Cycle

  • مطالعه موردی: ایجاد یک چارچوب قوی حکمرانی هوش مصنوعی برای GenAI اخلاقی Case Study: Building a Robust AI Governance Framework for Ethical GenAI

  • نوآوری در آموزش و استقرار مدل Innovations in Model Training and Deployment

  • مطالعه موردی: نوآوری استراتژیک در هوش مصنوعی Case Study: Strategic Innovation in AI

  • آینده شیوه های مدیریت چرخه زندگی GenAI The Future of GenAI Life Cycle Management Practices

  • مطالعه موردی: ادغام اخلاقی و پایدار GenAI در مراقبت های بهداشتی Case Study: Ethical and Sustainable GenAI Integration in Healthcare

  • خلاصه بخش Section Summary

خلاصه دوره Course Summary

  • نتیجه گیری Conclusion

نمایش نظرات

آموزش اصول و شیوه های چرخه زندگی مولد هوش مصنوعی
جزییات دوره
17 hours
182
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,005
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

YouAccel Training YouAccel Training

شروع به یادگیری کنید و مهارت های مورد نیاز خود را کسب کنید! بیانیه ماموریت: برای تسهیل یک محیط جامع یادگیری آنلاین برای دانشجویان. درباره شرکت YouAccel یک ارائه دهنده پیشرو در آموزش آنلاین است ، دوره هایی را در صنایع مختلف از IT و توسعه گرفته تا تجارت ، بازاریابی ، طراحی و بهره وری ارائه می دهد. تجربه آموزش الکترونیکی ارائه شده توسط YouAccel پویا است. هر دوره در High Definition با تکالیف ، آزمونها و امتحانات مربوطه که به صورت الکترونیکی تحویل و درجه بندی می شوند ، پخش می شود. کلیه دوره های YouAccel توسط مربیان دارای گواهینامه تدریس می شود که دارای چندین سال سابقه کار در زمینه ای هستند که برای آنها آموزش می دهند. این دوره ها را می توان با سرعت شخصی برگزار کرد و در چندین سطح از جمله مبتدی ، متوسط و پیشرفته ارائه می شود. دوره های آنلاین همچنین برای راحتی بیشتر با هر دستگاه تلفن همراه سازگار هستند. با استفاده از این تجربه به یک سطح جدید شخصی ، ارتباط زنده با مربیان از طریق کنسول پیام رسانی آنلاین Udemy در دسترس است. کلیه دوره ها دارای گواهی پایان دوره هستند و محدودیت سنی اعمال نمی شود.