آموزش پرامپت‌نویسی، ارزیابی و حاکمیت هوش مصنوعی مولد (GenAI) - آخرین آپدیت

دانلود GenAI Prompting, Evaluation, and Governance

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا می‌دانستید ۸۵٪ از سازمان‌هایی که سیستم‌های هوش مصنوعی مولد را پیاده‌سازی می‌کنند، به دلیل نبود نظارت و حاکمیت مناسب، در شش ماه اول با افت شدید عملکرد مواجه می‌شوند؟ با تبدیل شدن هوش مصنوعی به یک رکن حیاتی برای عملیات تجاری، توانایی حفظ خروجی‌های باکیفیت و ثابت در کنار مدیریت ریسک‌ها، به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در صنعت تبدیل شده است. این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی، مهندسان یادگیری ماشین و رهبران فنی طراحی شده است تا بتوانند وظیفه حساس اجرای مطمئن و مسئولانه سیستم‌های قدرتمند هوش مصنوعی مولد را در محیط‌های عملیاتی (Production) به سرانجام برسانند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود بلافاصله داشبوردهای نظارت بر عملکرد را برای سیستم‌های هوش مصنوعی خود پیاده‌سازی کنید، تصمیماتی داده‌محور در مورد استراتژی‌های بهینه‌سازی مدل بگیرید و چارچوب‌های حاکمیتی ایجاد کنید که سازمان شما را در برابر ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی محافظت کرده و در عین حال سرعت نوآوری را حفظ کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - تحلیل معیارهای عملکرد پرامپت‌ها در گروه‌های مختلف کاربران برای شناسایی تغییرات کیفیت پاسخ‌ها و اجرای اقدامات اصلاحی. - ارزیابی مزایا و معایب بین روش‌های Fine-tuning و RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی) برای اتخاذ تصمیمات فنی استراتژیک در دامنه‌های جدید. - ایجاد چارچوب‌های جامع حاکمیتی همراه با سیاست‌های اجرایی و نردهای فنی (Guardrails) برای خروجی‌های هوش مصنوعی مولد. - رهبری تیم‌های چندوظیفه‌ای در بررسی سیستم‌های هوش مصنوعی و پیشنهاد استراتژی‌های بهینه‌سازی به مدیریت محصول. - طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی که عملکرد ثابت هوش مصنوعی را در میان جمعیت‌های متنوع کاربران تضمین می‌کند. ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، ترکیب مهارت‌های فنی عملی با تفکر استراتژیک تجاری است که به جای مفاهیم تئوریک، بر چالش‌های واقعی محیط عملیاتی تمرکز دارد. شما با داده‌های واقعی عملکرد کار خواهید کرد، ارزیابی‌های زنده سیستم را انجام می‌دهید و اسناد حاکمیتی ایجاد می‌کنید که بلافاصله در سازمان شما قابل اجرا باشند. برای موفقیت در این دوره، باید پیش‌زمینه‌ای در مبانی یادگیری ماشین، درک اولیه از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، تجربه در تحلیل داده‌ها و تفسیر معیارها و آشنایی با متدهای توسعه نرم‌افزار در محیط‌های AI/ML داشته باشید.

سرفصل ها و درس ها

پودمان ۱: تحلیل معیارهای عملکرد Module 1: Performance Metrics Analysis

  • چرا نظارت بر عملکرد تعیین‌کننده موفقیت هوش مصنوعی است Why Performance Monitoring Determines AI Success

  • ساخت داشبوردهای عملکرد برای تحلیل گروه‌های کاربر Building Performance Dashboards for Cohort Analysis

  • پیاده‌سازی متدهای آماری شناسایی تغییرات (Drift Detection) Implementing Statistical Drift Detection Methods

پودمان ۲: ارزیابی توازن‌های فنی Module 2: Evaluate Technical Trade-offs

  • چرا تصمیمات معماری موفقیت هوش مصنوعی را تعریف می‌کنند Why Architecture Decisions Define AI Success

  • متدهای تحلیل هزینه-فایده برای تصمیمات معماری هوش مصنوعی Cost-Benefit Analysis Methods for AI Architecture Decisions

  • ساخت ماتریس‌های تصمیم‌گیری برای مقایسه معماری‌ها Building Decision Matrices for Architecture Comparison

پودمان ۳: ایجاد چارچوب‌های حاکمیتی Module 3: Create Governance Frameworks

  • چرا حاکمیت هوش مصنوعی تعیین‌کننده موفقیت سازمانی است Why AI Governance Determines Enterprise Success

  • طراحی نردهای فنی (Guardrails) برای سیستم‌های هوش مصنوعی Designing Technical Guardrails for AI Systems

نمایش نظرات

آموزش پرامپت‌نویسی، ارزیابی و حاکمیت هوش مصنوعی مولد (GenAI)
جزییات دوره
2h 51m
8
(آخرین آپدیت)
508
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده