آمادهسازی جامع برای آزمون رهبری هوش مصنوعی مولد گوگل کلود
[آخرین سرفصل] در اولین تلاش آزمون Generative AI Leader را با موفقیت پشت سر بگذارید!
دوره آموزشی جامع برای آزمون Google Cloud Generative AI Leader: بیش از 8 ساعت محتوای ویدئویی با کیفیت بالا + مجموعاً 263 پرسش و پاسخ به همراه توضیحات.
[بهروزرسانیشده - سرفصل آزمون 2025] در آزمون Generative AI Leader مسلط شوید - بدون نیاز به دانش قبلی!
- [قابل دانلود] خلاصهای از مفاهیم کلیدی - فایل PDF (75 صفحه).
مباحث کلیدی که در این دوره خواهید آموخت:
- تمایز بین هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning).
- شناسایی انواع مختلف دادههای مورد استفاده در یادگیری ماشین و ارزیابی الزامات کیفیت داده برای پروژههای موفق.
- بررسی کاربردهای بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP).
- یادگیری مراحل کلیدی در فرایند یادگیری ماشین.
- تشخیص و بکارگیری انواع اصلی یادگیری ماشین: نظارتشده (Supervised)، نظارتنشده (Unsupervised)، تقویتی (Reinforcement) و نیمهنظارتشده (Semi-Supervised).
- بررسی چرخه عمر کامل یادگیری ماشین شامل فازهای توسعه، استقرار و نگهداری.
- ارزیابی دسترسیپذیری داده و مسائل مربوط به کیفیت که میتوانند بر موفقیت پروژههای یادگیری ماشین تأثیر بگذارند.
- توضیح اینکه چگونه الگوریتمهای یادگیری ماشین دادههای خام را به پیشبینیها و تصمیمات هوشمند تبدیل میکنند.
- بررسی وضعیت فعلی هوش مصنوعی مولد و جایگاه مدلهای پایه گوگل در اکوسیستم رقابتی.
- ارزیابی قابلیتهای چندوجهی Gemini برای متن، کد و استدلال در کاربردهای مختلف تجاری.
- مقایسه معماری سبک وزن Gemma با مدلهای بزرگتر و تعیین اینکه چه زمانی بازدهی بر توان خروجی خام اولویت دارد.
- تجزیه و تحلیل قابلیتهای تولید تصویر از متن Imagen و ارزیابی پتانسیل آن برای پروژههای خلاقانه و تجاری.
- انتخاب مناسبترین مدل پایه گوگل بر اساس الزامات و محدودیتهای خاص پروژه.
- تجزیه و تحلیل استراتژی "AI-first" گوگل و توضیح اینکه چگونه مزیتهای رقابتی در بازار محاسبات ابری ایجاد میکند.
- ارزیابی ویژگیهای هوش مصنوعی سازمانی Google Cloud از جمله امنیت، حریم خصوصی، قابلیت اطمینان و مقیاسپذیری.
- بررسی معماری Hypercomputer گوگل کلود، TPUs و GPUs برای درک نقش آنها در تقویت حجمکارهای هوش مصنوعی مولد.
- تعیین عوامل کلیدی که Google Cloud را برای مقیاسبندی ابتکارات هوش مصنوعی سازمانی مناسب میسازد.
- مرور پلکان اشتراک Gemini App و انتخاب طرح مناسب برای نیازهای شخصی یا تجاری.
- درک راهکارهای Vertex AI Search و Google Search در کاربردهای تجاری.
- کشف قابلیتهای Google Agentspace و شناسایی کاربردهای آن در صنایع مختلف.
- بررسی اینکه چگونه Gemini AI باعث بهبود Gmail، Docs و Sheets برای بهرهوری بیشتر میشود.
- درک عوامل مکالمهای و ابزارهای خدمات مشتری که تعامل را بهبود میبخشند.
- شناسایی اینکه کدام راهکارهای از پیش ساختهشده Google AI بهترین تناسب را با چالشهای خاص گردش کار دارند.
- یادگیری تکنیکهای RAG و grounding که دقت پاسخ AI و ارتباط متنی را بهبود میبخشند.
- درک رویکرد یکپارچه پلتفرم Vertex AI برای چرخه عمر کامل توسعه AI از آموزش تا استقرار.
- درک قابلیتهای Vertex AI Agent Builder برای ایجاد عوامل هوش مصنوعی خودمختار که وظایف چندمرحلهای را انجام میدهند.
- کشف اینکه چگونه سرویسها و APIهای Google Cloud ابزارهای اساسی برای ساخت سیستمهای عامل پیچیده را فراهم میکنند.
- یادگیری نحوه تعامل عوامل AI با محیطهای خارجی از طریق برنامههای افزودنی، عملکردها و مخازن داده برای انجام اقدامات واقعی.
- درک راهکارهای Google Cloud مانند grounding ،RAG و مهندسی سریع برای ساخت سیستمهای AI قابل اعتمادتر.
- شناسایی محدودیتهای مدل پایه متداول شامل توهمات، سوگیری و قطع دانش که بر عملکرد AI تأثیر میگذارند.
- یادگیری نحوه نظارت و ارزیابی مداوم با استفاده از Vertex AI تضمین میکند که برنامههای AI قوی و آماده تولید هستند.
- درک اصول اساسی مهندسی سریع که خلاقیت را با رویکردهای سیستماتیک برای عملکرد بهینه LLM ترکیب میکند.
- یادگیری تکنیکهای سریعسازی ضروری شامل سرعتدهی صفر شات، سرعتدهی چند شات و سرعتدهی مبتنی بر نقش برای موارد استفاده مختلف.
- کشف استراتژیهای پیشرفته مانند استدلال زنجیرهای و پارامترهای استنتاج که رفتار و خروجی مدل AI را کنترل میکنند.
- شناسایی انواع مختلف راهکارهای تجاری هوش مصنوعی مولد و درک اینکه چگونه چالشهای سازمانی واقعی را برطرف میکنند.
- یادگیری مراحل و ملاحظات اساسی برای ادغام سیستماتیک هوش مصنوعی مولد در گردش کارهای سازمانی.
- درک عوامل تصمیمگیری کلیدی از جمله الزامات تجاری، محدودیتهای فنی و اندازهگیری ROI برای پیادهسازی موفقیتآمیز AI.
- درک اینکه چرا امنیت باید در هر مرحله از چرخه عمر یادگیری ماشین از توسعه تا استقرار ادغام شود.
- یادگیری چارچوب هوش مصنوعی امن (SAIF) گوگل و نحوه پرداختن آن به چالشهای امنیتی منحصربهفرد در سیستمهای هوش مصنوعی مولد.
- کشف ابزارهای امنیتی Google Cloud از جمله IAM ،Security Command Center و سرویسهای نظارت برای حفاظت جامع AI.
- درک اینکه چرا شیوههای هوش مصنوعی مسئولانه از جمله شفافیت و اخلاق برای موفقیت تجاری پایدار و اعتماد ذینفعان ضروری است.
- آشنایی با ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد و کشف اقدامات حفاظتی مانند ناشناسسازی دادهها و تکنیکهای نام مستعار.
- کشف اینکه چگونه کیفیت داده بر سوگیری و انصاف تأثیر میگذارد و استراتژیهایی را برای ساخت سیستمهای AI مسئولانه و قابل توضیح درک میکند.
پیشنیازها: بدون نیاز به دانش یا تجربه قبلی در هوش مصنوعی یا محاسبات ابری.
به دوره آموزشی گواهینامه رهبری هوش مصنوعی مولد خوش آمدید - راهنمای کامل شما برای قبولی در آزمون.
نام من ولادیمیر است و من مدرس شما خواهم بود. من دارای گواهینامه رهبری هوش مصنوعی مولد گوگل کلود، AWS AI Practitioner، متخصص مدیریت پروژه، Scrum Master و Product Owner هستم. من در حال حاضر به عنوان مدیر محصول چابک در یک شرکت توسعه نرمافزار کار میکنم.
من به طرز باورنکردنی به هوش مصنوعی مولد علاقه مندم زیرا معتقدم که این فقط یک فناوری نیست، بلکه یک نیروی انقلابی است که به ما این امکان را میدهد تا نوآوری کنیم و مشکلات واقعی را به روشهایی حل کنیم که هرگز فکرش را نمیکردیم.
من 10 سال گذشته را صرف تدریس آنلاین کردهام و به هزاران دانشجو کمک کردهام تا گواهینامههای خود را کسب کنند. اکنون، من اینجا هستم تا با یک دوره جامع که همه چیزهایی را که باید بدانید را پوشش میدهد، به شما در انجام همین کار کمک کنم.
در پایان این دوره، شما:
- برای شرکت در آزمون رسمی Google Cloud Generative AI Leader به خوبی آماده خواهید بود.
- پایهای قوی در مفاهیم اصلی AI، ML و یادگیری عمیق خواهید داشت - که به سادگی و واضح توضیح داده شده است - و من بیش از 200 اسلاید با نمودارها و تصاویر ایجاد کردهام تا مطمئن شوم که این مورد است.
- درک عمیقی از پیشنهادات قدرتمند هوش مصنوعی مولد Google Cloud، از مدلهای پایه مانند Gemini، Imagen و Veo گرفته تا خدمات تخصصی مانند Vertex AI Search و Agent Builder به دست خواهید آورد.
- بر تکنیکهای عملی مانند مهندسی سریع، RAG و تنظیم دقیق مسلط خواهید شد و یاد خواهید گرفت که چگونه اصول هوش مصنوعی مسئولانه را در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرید.
در مورد ساختار دوره، موارد زیر را خواهید یافت:
- 14 بخش ساختاریافته، منطبق با 4 بخش آزمون: مبانی هوش مصنوعی مولد، پیشنهادات هوش مصنوعی مولد Google Cloud،: تکنیکهایی برای بهبود خروجی مدل هوش مصنوعی مولد
- و استراتژیهای تجاری برای یک راهکار موفق Gen AI
- بیش از 80 درس ویدئویی مختصر (تقریباً 8 ساعت در مجموع). هر ویدئو اسکریپت شده است تا از ارائه واضح و مختصر اطمینان حاصل شود - بدون پرکننده، بدون لحظات "اوم" و غیره
- بیش از 160 سوال تمرینی با توضیحات مفصل، به عنوان آزمون در پایان هر بخش گنجانده شده است
- 2 آزمون تمرینی کامل، هر کدام با 50 سوال که فرمت واقعی آزمون را منعکس میکنند
- یک خلاصه PDF قابل دانلود 75 صفحهای از نکات کلیدی - عالی برای تجدید نظر در آخرین لحظه
- به روز رسانیهای منظم بر اساس آخرین تغییرات در پیشنهادات Google Cloud GenAI و محتوای آزمون
این دوره برای هر کسی طراحی شده است که به دنبال کسب گواهینامه Google Cloud Generative AI Leader و افزودن آن به جعبه ابزار حرفهای خود است - بدون نیاز به تجربه قبلی در AI یا cloud. چه هدف شما درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی در محیطهای تجاری دنیای واقعی باشد و چه آماده شدن برای نقش بعدی خود، این دوره دانش و اطمینان لازم برای قبولی در آزمون را به شما میدهد.
ایدهآل برای متخصصان کسب و کار، مدیران پروژه و هر کسی که میخواهد مهارتهای رهبری هوش مصنوعی را به جعبه ابزار خود اضافه کند - بدون نیاز به تجربه قبلی در AI."
در پایان، نه تنها برای قبولی در آزمون آماده خواهید بود، بلکه مفاهیم پشت آن را نیز درک خواهید کرد.
آماده شروع هستید؟ ویدئوهای پیش نمایش - به خصوص "نقشه راه موفقیت" - را تماشا کنید تا استراتژی من را برای کمک به شما در قبولی در آزمون و درک واقعی مطالب ببینید.
روی ثبت نام کلیک کنید و بیایید سفر رهبری هوش مصنوعی مولد خود را با هم آغاز کنیم.
شما را در داخل میبینم!
---
این دوره وابسته به پلتفرم ابری گوگل (GCP) یا گوگل LLC نیست و توسط آنها تایید یا حمایت نمیشود. Google Cloud و تمام نامهای محصولات Google علائم تجاری Google LLC هستند. تمام لوگوها و علائم تجاری فقط برای اهداف آموزشی و شناسایی استفاده میشوند.
این دوره حاوی استفاده از هوش مصنوعی است.
نمایش نظرات