آموزش هوش مصنوعی مولد در گواهی مهندسی داده

دانلود Generative AI in Data Engineering Certification

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یک پایه قوی در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد برای تعالی مهندسی داده بسازید. تاثیر GenAI بر مهندسی داده و مدیریت استراتژیک داده را درک کنید. تاثیر GenAI بر مهندسی داده و مدیریت استراتژیک داده را درک کنید. اصول GenAI را که برای کاربردهای مهندسی داده طراحی شده است بیاموزید. تولید داده های مصنوعی و مزایای آن در مهندسی داده را بررسی کنید. با استفاده از GenAI در مورد تکنیک های استخراج خودکار داده ها بینش به دست آورید. روش های تولید طرحواره برای داده های بدون ساختار را با GenAI کشف کنید. تنوع داده ها و تکنیک های تقویت را از طریق GenAI افزایش دهید. از GenAI برای غنی سازی و عادی سازی داده ها در خطوط لوله استفاده کنید. اعتبارسنجی و تأیید خودکار داده ها را با ابزار GenAI مطالعه کنید. استراتژی های بهینه سازی ذخیره سازی را با استفاده از مدل های GenAI کاوش کنید. از GenAI برای فشرده سازی و بازسازی کارآمد داده ها استفاده کنید. گردش کار تبدیل داده ها را با قابلیت های GenAI به صورت خودکار انجام دهید. کیفیت داده ها را از طریق پاکسازی، حذف مجدد و اعتبارسنجی بهینه کنید. GenAI را در خطوط لوله داده های قدیمی و بلادرنگ ادغام کنید. از تکنیک های تشخیص ناهنجاری با GenAI برای یکپارچگی داده ها استفاده کنید. مقیاس پذیری و مدیریت منابع برای GenAI را در تنظیمات ابری بیاموزید. اجرای نظارت و نگهداری مستمر برای خطوط لوله GenAI. پیش نیازها: بدون پیش نیاز.

این دوره به تأثیر پیشگامانه هوش مصنوعی مولد (GenAI) بر مهندسی داده می پردازد. دانش آموزان بررسی خواهند کرد که چگونه GenAI، به عنوان یک فناوری تحول آفرین، به چالش های پیچیده مختلف در چشم انداز مهندسی داده می پردازد و راه حل هایی را ارائه می دهد که کارایی، مقیاس پذیری و نوآوری را افزایش می دهد. در حالی که این دوره بر مبانی نظری تأکید دارد، دانش‌آموزان درک عمیقی از نحوه اعمال این اصول در سراسر حوزه‌های حیاتی مهندسی داده به دست خواهند آورد. این دوره از طریق یک پیشرفت ساختاریافته، دانش آموزان را از دانش پایه GenAI در مهندسی داده به مفاهیم پیشرفته ای می برد که نشان می دهد چگونه GenAI فرآیندهای مرتبط با داده را بهینه می کند. از تولید و دریافت داده های اولیه گرفته تا ذخیره سازی، تبدیل، و افزایش، هر ماژول بینش های نظری کلیدی را معرفی می کند که ستون فقرات مشارکت GenAI در این زمینه را تشکیل می دهد.

با مقدمه‌ای بر نقش GenAI در مهندسی داده، دانش‌آموزان مفاهیم اساسی را که بر ادغام مدل‌های تولیدی در سیستم‌های داده تأکید می‌کنند، یاد خواهند گرفت. این دوره بررسی می‌کند که چگونه GenAI رویکردهای سنتی را تغییر می‌دهد و مهندسان داده را قادر می‌سازد تا گردش‌های کاری پیچیده را مدیریت کرده و نوآوری را هدایت کنند. با تمرکز بر تئوری پشت این تحولات، این دوره درک وسیعی از این که چگونه مدل‌های مولد می‌توانند داده‌های مصنوعی تولید کنند، به طور خودکار اطلاعات را استخراج و پردازش کنند و با قالب‌های داده‌های بدون ساختار سازگار شوند، ارائه می‌کند. این پایه زمینه را برای موضوعات پیشرفته‌تر فراهم می‌کند و دیدگاهی جامع از کاربردهای نظری GenAI در مهندسی داده ایجاد می‌کند.

در بخش دریافت داده ها، دانش آموزان بررسی خواهند کرد که چگونه GenAI تکنیک های پیچیده ای را برای غنی سازی و اعتبارسنجی داده ها فعال می کند. آنها زیربناهای نظری را بررسی خواهند کرد که به GenAI اجازه می دهد تا دقت، قابلیت اطمینان و سرعت خطوط لوله داده را افزایش دهد. مهندسان داده اغلب در حصول اطمینان از سازگاری داده ها با چالش هایی مواجه هستند، به ویژه در محیط های بلادرنگ و با حجم بالا. این بخش دوره به چگونگی کمک مدل‌های مولد به خودکارسازی این گردش‌ها، از عادی‌سازی داده‌ها تا پردازش هم‌زمان، و ارائه ابزارهایی به مهندسان برای رسیدگی به چالش‌های مداوم در جذب داده، کمک می‌کند.

از آنجایی که بهینه سازی ذخیره سازی داده ها بخش مهمی از مهندسی داده است، این دوره به بررسی چگونگی کمک GenAI به مدیریت کارآمد داده می پردازد. دانش آموزان متوجه خواهند شد که چگونه پیشرفت های نظری در GenAI از فشرده سازی، بازسازی و کاهش افزونگی داده ها پشتیبانی می کند. این تکنیک‌ها برای سازمان‌هایی که داده‌های در مقیاس بزرگ را مدیریت می‌کنند ضروری هستند، زیرا امکان ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها کارآمدتر را فراهم می‌کنند. دانش‌آموزان با درک مکانیسم‌های اساسی، بینش‌هایی در مورد اینکه چگونه GenAI به غلبه بر محدودیت‌های سیستم‌های ذخیره‌سازی سنتی کمک می‌کند، به دست می‌آورند، بنابراین مدیریت داده‌ها را در محیط‌های ابری و داخلی بهینه می‌کند.

تغییر داده ها حوزه دیگری است که تأثیر GenAI عمیق است. این بخش با تأکید بر چارچوب نظری که این فرآیندها را کارآمد و مقیاس‌پذیر می‌کند، چگونگی کمک مدل‌های مولد به تبدیل، پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد. مهندسان داده قدردانی خواهند کرد که چگونه GenAI وظایف تکراری را خودکار می‌کند و کیفیت داده‌ها را با کاهش تکرارها و خطاها افزایش می‌دهد، بنابراین گردش‌های کاری تبدیل داده را ساده می‌کند. دانش‌آموزان با درک جنبه‌های نظری GenAI که امکان داده‌های پاک‌تر، ساختارمندتر و دقیق‌تر را فراهم می‌کند، در صنایعی که نیاز به پردازش دقیق و به موقع داده‌ها دارند، ضروری است.

این دوره همچنین سرویس دهی و گزارش دهی را پوشش می دهد، جایی که دانش آموزان می آموزند که چگونه GenAI گزارش خودکار، بارگیری داده ها و ایجاد داشبوردهای تعاملی را بهبود می بخشد. با تمرکز بر رویکردهای نظری که GenAI برای خلاصه کردن و ارائه بینش های داده استفاده می کند، دانش آموزان خواهند دید که چگونه این فناوری می تواند فرآیندهای تصمیم گیری در سازمان ها را ساده و تسریع کند. این ماژول مزایای ارائه داده‌های مبتنی بر GenAI را برجسته می‌کند، و درک عمیق‌تری از اینکه چگونه مهندسان داده را قادر می‌سازد تا به طور کارآمد نیازهای تجاری را در زمان واقعی برآورده کنند، تقویت می‌کند.

برای کسانی که درگیر افزایش خطوط لوله داده موجود هستند، این دوره به بررسی این موضوع می پردازد که چگونه GenAI خطوط لوله قدیمی و مبتنی بر ریزسرویس ها را بهبود می بخشد. دانش‌آموزان مفاهیم نظری ادغام GenAI در معماری‌های خطوط لوله مختلف را درک می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه این پیشرفت‌ها به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بلادرنگ اجازه می‌دهند. این بخش با ارائه پایه‌ای در رویکرد نظری GenAI برای بهینه‌سازی خط لوله، ابزارهایی را در اختیار دانش‌آموزان قرار می‌دهد تا زیرساخت‌های موجود را برای تلفیق مؤثر مدل‌های تولیدی تطبیق دهند.

همانطور که دوره به پایان می رسد، به برنامه های پیشرفته GenAI، مانند تشخیص ناهنجاری، بهبود کیفیت داده ها، و مقیاس بندی خطوط لوله GenAI می پردازد. هر یک از این ماژول‌ها بر مفاهیم نظری تمرکز می‌کنند و به دانش‌آموزان اجازه می‌دهند بفهمند که چگونه ویژگی‌های منحصربه‌فرد GenAI از یکپارچگی داده‌های قوی پشتیبانی می‌کند، تشخیص و تصحیح خطا را تسهیل می‌کند و از مقیاس‌پذیری اطمینان می‌دهد. دانش‌آموزان در نظریه‌هایی که بهترین شیوه‌های یکپارچه‌سازی GenAI در محیط‌های ابری مختلف و همچنین مدیریت منابع کارآمد، پردازش موازی و کاهش تأخیر برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهند، پایه محکمی به دست خواهند آورد.

این دوره جامع که با تمرکز بر مبانی نظری طراحی شده است، دانش آموزان را به دانش برای درک و به کارگیری GenAI در تنظیمات مختلف مهندسی داده مجهز می کند. در پایان، آنها درک عمیقی از ابعاد مختلف خواهند داشت که در آنها GenAI می تواند برای حل چالش های پیچیده داده مستقر شود و آنها را برای استفاده از این فناوری در مناظر مهندسی داده پویا و در حال تحول آماده کند.


سرفصل ها و درس ها

منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

  • منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

مقدمه ای بر GenAI در مهندسی داده Introduction to GenAI in Data Engineering

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر GenAI در مهندسی داده Overview of GenAI in Data Engineering

  • مطالعه موردی: باز کردن قفل مدیریت داده های استراتژیک Case Study: Unlocking Strategic Data Management

  • اصول GenAI برای کاربردهای مهندسی داده GenAI Fundamentals for Data Engineering Applications

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای مهندسی داده های پیشرفته در DataCorp Case Study: Harnessing Generative AI for Enhanced Data Engineering at DataCorp

  • چالش های کلیدی مهندسی داده و راه حل های GenAI Key Data Engineering Challenges and GenAI Solutions

  • مطالعه موردی: تقویت تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی با GenAI Case Study: Enhancing Healthcare Analytics with GenAI

  • GenAI برای بهینه سازی چرخه عمر مهندسی داده GenAI for Data Engineering Lifecycle Optimization

  • مطالعه موردی: مهار GenAI: تحول TechNova در مهندسی داده Case Study: Harnessing GenAI: TechNova's Transformation in Data Engineering

  • ابزارها و بسترهای نرم افزاری برای GenAI در مهندسی داده Tools and Platforms for GenAI in Data Engineering

  • مطالعه موردی: تبدیل مهندسی داده Case Study: Transforming Data Engineering

  • خلاصه بخش Section Summary

تولید داده با GenAI Data Generation with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تولید داده مصنوعی برای مهندسی داده Synthetic Data Generation for Data Engineering

  • مطالعه موردی: استفاده از داده های مصنوعی Case Study: Harnessing Synthetic Data

  • استخراج خودکار داده ها با استفاده از GenAI Automatic Data Extraction Using GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای استخراج داده های تبدیلی Case Study: Harnessing GenAI for Transformative Data Extraction

  • ایجاد طرح واره برای داده های بدون ساختار Schema Generation for Unstructured Data

  • مطالعه موردی: تبدیل داده های بدون ساختار به بینش های استراتژیک Case Study: Transforming Unstructured Data into Strategic Insights

  • افزایش تنوع داده ها با GenAI Enhancing Data Variety with GenAI

  • مطالعه موردی: افزایش پیش بینی های مراقبت های بهداشتی Case Study: Enhancing Healthcare Predictions

  • تکنیک های افزایش داده با GenAI Data Augmentation Techniques with GenAI

  • مطالعه موردی: تقویت داده مبتنی بر GenAI Case Study: GenAI-Driven Data Augmentation

  • خلاصه بخش Section Summary

بلع داده ها با استفاده از GenAI Data Ingestion using GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • GenAI برای غنی سازی داده ها در خطوط لوله داده GenAI for Data Enrichment in Data Pipelines

  • مطالعه موردی: تبدیل غنی سازی داده ها Case Study: Transforming Data Enrichment

  • عادی سازی داده ها با مدل های مولد Data Normalization with Generative Models

  • مطالعه موردی: بهینه سازی عادی سازی داده ها برای بهبود عملکرد GAN Case Study: Optimizing Data Normalization for Enhanced GAN Performance

  • خودکارسازی اعتبارسنجی و تأیید داده ها Automating Data Validation and Verification

  • مطالعه موردی: خودکارسازی اعتبارسنجی داده های مراقبت های بهداشتی Case Study: Automating Healthcare Data Validation

  • GenAI در پردازش داده های جریانی GenAI in Streaming Data Processing

  • مطالعه موردی: تحول زیرساخت شهری Case Study: Transforming Urban Infrastructure

  • مدیریت داده های از دست رفته با GenAI Handling Missing Data with GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای انتساب داده های اخلاقی و موثر Case Study: Leveraging GenAI for Ethical and Effective Data Imputation

  • خلاصه بخش Section Summary

بهینه سازی ذخیره سازی داده ها با GenAI Data Storage Optimization with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تکنیک های فشرده سازی داده ها با استفاده از GenAI Data Compression Techniques using GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای فشرده سازی کارآمد داده های ویدئویی Case Study: Harnessing Generative AI for Efficient Video Data Compression

  • بازسازی و بازیابی داده ها Data Reconstruction and Restoration

  • مطالعه موردی: انعطاف پذیری داده مبتنی بر هوش مصنوعی TechNova Case Study: TechNova's AI-Driven Data Resilience

  • بهینه سازی ذخیره سازی برای خطوط لوله GenAI Storage Optimization for GenAI Pipelines

  • مطالعه موردی: بهینه سازی فضای ذخیره سازی GenAI: رویکرد چند وجهی TechNova Case Study: Optimizing GenAI Storage: TechNova's Multi-Faceted Approach

  • نمایه سازی کارآمد برای پایگاه های داده با GenAI پیشرفته Efficient Indexing for GenAI-Enhanced Databases

  • مطالعه موردی: بهینه‌سازی استراتژی‌های نمایه‌سازی برای پایگاه‌های داده تقویت‌شده با GenAI Case Study: Optimizing Indexing Strategies for GenAI-Enhanced Databases

  • کاهش افزونگی در فضای ذخیره سازی با GenAI Reducing Redundancy in Storage with GenAI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی ذخیره سازی بیمارستان با GenAI Case Study: Optimizing Hospital Storage with GenAI

  • خلاصه بخش Section Summary

تبدیل داده ها با GenAI Data Transformation with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تبدیل طرحواره با استفاده از GenAI Schema Transformation using GenAI

  • مطالعه موردی: مهار GenAI برای تبدیل طرحواره بدون درز Case Study: Harnessing GenAI for Seamless Schema Transformation

  • پاکسازی و حذف مجدد داده ها با GenAI Data Cleansing and Deduplication with GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای یکپارچگی داده های پیشرفته در تجارت الکترونیک Case Study: Leveraging GenAI for Enhanced Data Integrity in E-Commerce

  • استانداردسازی و عادی سازی با GenAI Standardization and Normalization with GenAI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی عملکرد مدل GenAI Case Study: Optimizing GenAI Model Performance

  • خودکارسازی گردش‌های کاری تبدیل داده‌ها Automating Data Transformation Workflows

  • مطالعه موردی: بهینه سازی تبدیل داده های فین تک با GenAI Case Study: Optimizing FinTech Data Transformation with GenAI

  • تغییر مقیاس داده ها با GenAI Scaling Data Transformations with GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای مهندسی داده های تبدیلی Case Study: Harnessing GenAI for Transformative Data Engineering

  • خلاصه بخش Section Summary

سرویس دهی با GenAI Data Serving with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • گزارش دهی خودکار با استفاده از GenAI Automated Reporting using GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای گزارش‌دهی خودکار پیشرفته Case Study: Leveraging GenAI for Enhanced Automated Reporting

  • GenAI در بارگذاری و پردازش داده ها GenAI in Data Loading and Processing

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای تغییر مهندسی داده در TechNova Case Study: Leveraging GenAI to Transform Data Engineering at TechNova

  • ایجاد داشبوردهای تعاملی با GenAI Generating Interactive Dashboards with GenAI

  • مطالعه موردی: انقلابی در RetailCorp Case Study: Revolutionizing RetailCorp

  • تکنیک‌های جمع‌بندی داده‌های روشنگر Insightful Data Summarization Techniques

  • مطالعه موردی: باز کردن بینش های استراتژیک Case Study: Unlocking Strategic Insights

  • خودکار کردن صادرات داده با GenAI Automating Data Exports with GenAI

  • مطالعه موردی: انقلابی در صادرات داده ها Case Study: Revolutionizing Data Exports

  • خلاصه بخش Section Summary

GenAI برای خطوط لوله داده موجود GenAI for Existing Data Pipelines

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • ادغام GenAI در خطوط لوله قدیمی Integrating GenAI into Legacy Pipelines

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی مولد Case Study: Integrating Generative AI

  • بهبود خطوط لوله بلادرنگ با GenAI Enhancing Real-Time Pipelines with GenAI

  • مطالعه موردی: انقلابی در مخابرات Case Study: Revolutionizing Telecom

  • GenAI برای خطوط لوله مبتنی بر خدمات میکرو GenAI for Microservices-Based Pipelines

  • مطالعه موردی: تبدیل میکروسرویس ها Case Study: Transforming Microservices

  • ساخت خطوط لوله ترکیبی GenAI و سنتی Building Hybrid GenAI and Traditional Pipelines

  • مطالعه موردی: تبدیل ShopSmart Case Study: Transforming ShopSmart

  • نظارت بر خطوط لوله GenAI-Enhanced Monitoring GenAI-Enhanced Pipelines

  • مطالعه موردی: باز کردن پتانسیل هوش مصنوعی Case Study: Unlocking AI Potential

  • خلاصه بخش Section Summary

GenAI در افزایش و افزایش داده ها GenAI in Data Augmentation and Enhancement

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • استفاده از GenAI برای ایجاد سناریوهای داده متنوع Using GenAI to Create Diverse Data Scenarios

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای غلبه بر کمبود داده Case Study: Harnessing GenAI to Overcome Data Scarcity

  • افزایش داده ها با تغییرپذیری شبیه سازی شده Augmenting Data with Simulated Variability

  • مطالعه موردی: افزایش دقت تشخیص چهره Case Study: Enhancing Facial Recognition Accuracy

  • غنی سازی مجموعه داده های پراکنده با GenAI Enriching Sparse Datasets with GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای غلبه بر مجموعه داده های پراکنده Case Study: Leveraging GenAI to Overcome Sparse Datasets

  • افزایش داده های چند منبعی Multi-Source Data Augmentation

  • مطالعه موردی: تقویت تجزیه و تحلیل احساسات هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Sentiment Analysis

  • تقویت داده های متقابل با GenAI Cross-Modal Data Augmentation with GenAI

  • مطالعه موردی: تقویت داده های متقابل Case Study: Cross-Modal Data Augmentation

  • خلاصه بخش Section Summary

تشخیص ناهنجاری با GenAI Anomaly Detection with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تکنیک های تشخیص ناهنجاری با استفاده از GenAI Techniques for Anomaly Detection using GenAI

  • مطالعه موردی: مهار هوش مصنوعی مولد برای تشخیص ناهنجاری پیشرفته Case Study: Harnessing Generative AI for Enhanced Anomaly Detection

  • تشخیص الگو در جریان داده Pattern Recognition in Data Streams

  • مطالعه موردی: انقلابی کردن شبکه های مخابراتی: تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی Case Study: Revolutionizing Telecom Networks: AI-Driven Anomaly Detection

  • تجزیه و تحلیل علت ریشه ای برای ناهنجاری های شناسایی شده Root Cause Analysis for Detected Anomalies

  • مطالعه موردی: افزایش قابلیت اطمینان داده ها با GenAI Case Study: Enhancing Data Reliability with GenAI

  • تشخیص پرت با مدل های مولد Outlier Detection with Generative Models

  • مطالعه موردی: مدل‌های مولد تبدیل‌کننده تشخیص ناهنجاری Case Study: Generative Models Transforming Anomaly Detection

  • تشخیص بی‌درنگ ناهنجاری در خطوط لوله Real-Time Anomaly Detection in Pipelines

  • مطالعه موردی: تقویت خطوط لوله داده با GenAI Case Study: Enhancing Data Pipelines with GenAI

  • خلاصه بخش Section Summary

بهبود کیفیت داده ها با GenAI Improving Data Quality with GenAI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • GenAI برای بررسی یکپارچگی داده ها GenAI for Data Integrity Checks

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای یکپارچگی و کارایی داده های پیشرفته Case Study: Leveraging GenAI for Enhanced Data Integrity and Efficiency

  • تشخیص داده های تکراری با GenAI Detecting Data Duplicates with GenAI

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای حذف داده ها Case Study: Harnessing Generative AI for Data Deduplication

  • GenAI برای تصحیح خودکار خطا GenAI for Automated Error Correction

  • مطالعه موردی: انقلابی در کیفیت داده ها Case Study: Revolutionizing Data Quality

  • تأیید سازگاری داده ها Data Consistency Verification

  • مطالعه موردی: افزایش سازگاری داده ها در مراقبت های بهداشتی با GenAI Case Study: Enhancing Data Consistency in Healthcare with GenAI

  • استفاده از GenAI برای معیارهای کیفیت داده Leveraging GenAI for Data Quality Metrics

  • مطالعه موردی: تبدیل کیفیت داده ها Case Study: Transforming Data Quality

  • خلاصه بخش Section Summary

مقیاس بندی خطوط لوله GenAI Scaling GenAI Pipelines

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • چالش های مقیاس پذیری در خطوط لوله GenAI Scalability Challenges in GenAI Pipelines

  • مطالعه موردی: مقیاس بندی GenAI: سفر ShopWorld به سوی تجارت الکترونیکی پیشرفته Case Study: Scaling GenAI: ShopWorld's Journey to Enhanced E-commerce

  • تخصیص کارآمد منابع برای مقیاس بندی Efficient Resource Allocation for Scaling

  • مطالعه موردی: مدیریت منابع استراتژیک برای مقیاس بندی خطوط لوله GenAI Case Study: Strategic Resource Management for Scaling GenAI Pipelines

  • مدیریت تأخیر در خطوط لوله مقیاس پذیر Managing Latency in Scalable Pipelines

  • مطالعه موردی: بهینه سازی تاخیر در خطوط لوله GenAI Case Study: Optimizing Latency in GenAI Pipelines

  • پردازش موازی و بارهای کاری GenAI Parallel Processing and GenAI Workloads

  • مطالعه موردی: بهینه سازی بارهای کاری GenAI Case Study: Optimizing GenAI Workloads

  • نظارت بر عملکرد در مقیاس بندی GenAI Monitoring Performance in GenAI Scaling

  • مطالعه موردی: بهینه سازی عملکرد GenAI Case Study: Optimizing GenAI Performance

  • خلاصه بخش Section Summary

بهترین روش ها برای مقیاس بندی GenAI در Azure/GCP/AWS Best Practices for Scaling GenAI on Azure/GCP/AWS

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقیاس بندی GenAI در Azure: تمرین های کلیدی GenAI Scaling on Azure: Key Practices

  • مطالعه موردی: مقیاس گذاری GenAI در TechNova: استراتژی هایی برای موفقیت در Azure Case Study: Scaling GenAI at TechNova: Strategies for Success on Azure

  • استراتژی‌های مقیاس‌بندی خاص GCP برای GenAI GCP-Specific Scaling Strategies for GenAI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مقیاس GenAI VisionTech در Google Cloud Case Study: Optimizing VisionTech's GenAI Scaling on Google Cloud

  • بهینه سازی AWS برای خطوط لوله GenAI AWS Optimizations for GenAI Pipelines

  • مطالعه موردی: بهینه سازی خطوط لوله GenAI در AWS Case Study: Optimizing GenAI Pipelines on AWS

  • مدیریت منابع برای GenAI با مقیاس ابری Resource Management for Cloud-Scaled GenAI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی منابع ابری برای GenAI مقیاس پذیر Case Study: Optimizing Cloud Resources for Scalable GenAI

  • بهینه سازی هزینه در مقیاس بندی GenAI مبتنی بر ابر Cost Optimization in Cloud-Based GenAI Scaling

  • مطالعه موردی: بهینه سازی هزینه های ابری برای GenAI Case Study: Optimizing Cloud Costs for GenAI

  • خلاصه بخش Section Summary

گزینه های پیاده سازی GenAI در مهندسی داده Implementation Options for GenAI in Data Engineering

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • On-Premises در مقابل Cloud GenAI برای مهندسی داده On-Premises vs. Cloud GenAI for Data Engineering

  • مطالعه موردی: بهینه سازی GenAI: انتخاب استراتژیک TechNova Case Study: Optimizing GenAI: TechNova's Strategic Choice

  • معماری های بدون سرور برای خطوط لوله GenAI Serverless Architectures for GenAI Pipelines

  • مطالعه موردی: استفاده از معماری های بدون سرور برای خطوط لوله هوش مصنوعی مقیاس پذیر Case Study: Leveraging Serverless Architectures for Scalable AI Pipelines

  • محیط های کانتینری برای کاربردهای GenAI Containerized Environments for GenAI Applications

  • مطالعه موردی: کانتینرسازی: تغییر استقرار GenAI با سازگاری Case Study: Containerization: Transforming GenAI Deployment with Consistency

  • رویکردهای ابری ترکیبی برای جریان های کاری GenAI Hybrid Cloud Approaches for GenAI Workflows

  • مطالعه موردی: افزایش گردش کار GenAI Case Study: Enhancing GenAI Workflows

  • انتخاب ابزار مناسب برای GenAI Choosing the Right Tools for GenAI

  • مطالعه موردی: انقلابی در خرده فروشی Case Study: Revolutionizing RetailTech

  • خلاصه بخش Section Summary

آمادگی تولید و نگهداری برای برنامه های GenAI Production Readiness and Maintenance for GenAI Applications

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • آزمایش مدل های GenAI برای تولید Testing GenAI Models for Production

  • مطالعه موردی: بهینه سازی چت ربات های اخلاقی و قوی هوش مصنوعی Case Study: Optimizing Ethical and Robust AI Chatbots

  • پایش خط لوله داده و هشدارها Data Pipeline Monitoring and Alerts

  • مطالعه موردی: بهینه سازی نظارت بر خط لوله داده برای موفقیت GenAI Case Study: Optimizing Data Pipeline Monitoring for GenAI Success

  • تعمیر و نگهداری خودکار سیستم های GenAI Automated Maintenance of GenAI Systems

  • مطالعه موردی: تعمیر و نگهداری خودکار Case Study: Automated Maintenance

  • مدیریت انحراف داده ها در تولید Managing Data Drift in Production

  • مطالعه موردی: مدیریت دریفت داده: موفقیت در تشخیص تقلب GenAI FinSecure Case Study: Managing Data Drift: FinSecure's GenAI Fraud Detection Success

  • یکپارچه سازی مداوم/استقرار مستمر (CI/CD) برای GenAI Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) for GenAI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی GenAI CI/CD با MLflow، Jenkins و Kubernetes Case Study: Optimizing GenAI CI/CD with MLflow, Jenkins, and Kubernetes

  • خلاصه بخش Section Summary

جاسازی GenAI در گردش کار NLP Embedding GenAI in NLP Workflows

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • استفاده از GenAI برای تبدیل داده های متنی Leveraging GenAI for Text Data Transformation

  • مطالعه موردی: استفاده از GenAI برای پردازش داده های متنی در ShopEase Case Study: Harnessing GenAI for Transformative Text Data Processing at ShopEase

  • پیش پردازش داده برای NLP با GenAI Data Preprocessing for NLP with GenAI

  • مطالعه موردی: باز کردن پتانسیل GenAI: پیش پردازش داده ها در مراقبت های بهداشتی Case Study: Unlocking GenAI Potential: Data Preprocessing in Healthcare

  • جاسازی GenAI در خطوط لوله NLP موجود Embedding GenAI into Existing NLP Pipelines

  • مطالعه موردی: ادغام GenAI در خطوط لوله NLP Case Study: Integrating GenAI into NLP Pipelines

  • خلاصه سازی و ترجمه خودکار Automated Summarization and Translation

  • مطالعه موردی: تقویت ارتباطات جهانی Case Study: Enhancing Global Communication

  • استفاده از GenAI برای شناسایی موجودیت و تجزیه و تحلیل احساسات Using GenAI for Entity Recognition and Sentiment Analysis

  • مطالعه موردی: توانمندسازی NLP با GenAI Case Study: Empowering NLP with GenAI

  • خلاصه بخش Section Summary

خلاصه دوره Course Summary

  • نتیجه گیری Conclusion

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی مولد در گواهی مهندسی داده
جزییات دوره
17.5 hours
182
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,678
5 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.