آموزش توسعه محصول با هوش مصنوعی: امکان‌سنجی فنی و پروتوتایپینگ - آخرین آپدیت

دانلود AI Product Development: Technical Feasibility and Prototyping

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

در این دوره، بیاموزید که چگونه امکان‌سنجی فنی راهکارهای هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن عوامل حیاتی مانند در دسترس بودن داده‌ها، منابع، پیامدهای اخلاقی، محدودیت‌های فناوری و مسائل امنیتی ارزیابی کنید. مدرس دوره، ماریا پاریش، به شما نشان می‌دهد که چگونه مدل‌ها و ابزارهای مناسب هوش مصنوعی را که با نیازهای خاص پروژه همسو هستند انتخاب کنید تا عملکرد بهینه و سازگاری کامل تضمین شود. این دوره تجربه عملی در ساخت پروتوتایپ‌های محصول هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا مفاهیم را به راهکارهای ملموس برای تست اولیه و نمایش تبدیل کنید. تکنیک‌های ارزیابی دقیق عملکرد پروتوتایپ را با استفاده از معیارها و تحلیل‌ها برای شناسایی نقاط بهبود بیاموزید. با گنجاندن بازخوردها و اصلاح پروتوتایپ‌ها، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که راهکارهای هوش مصنوعی شما هم موثر و هم با نیازهای کاربر و کسب‌وکار همسو هستند. این رویکرد جامع، شما را توانمند می‌سازد تا با پایه‌ای قوی در امکان‌سنجی و مدل‌سازی اولیه، با اعتماد به نفس از مرحله ایده‌پردازی به مرحله اجرا حرکت کنید.

این دوره بخشی از یک مسیر یادگیری است. تمام دوره‌ها را به پایان برسانید و در آزمون نهایی پذیرفته شوید تا گواهینامه حرفه‌ای دریافت کنید که می‌توانید آن را به پروفایل لینکدین خود اضافه کنید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

1. امکان‌پذیر بودن به چه معناست؟ 1. What Is "Feasible"?

  • گزینه‌های ساخت Building options

  • هدف: امکان‌سنجی و پروتوتایپینگ The goal: Feasibility and prototyping

2. بررسی دقیق امکان‌سنجی فنی 2. Tech Feasibility in Detail

  • امنیت، اخلاق و انطباق Security, ethics, and compliance

  • موارد ضروری برای امکان‌سنجی "Must knows" for feasibility

  • نگهداری و بازآموزی Maintenance and retraining

  • بهترین روش‌های همکاری با تامین‌کنندگان Best practices of working with vendors

  • مفاهیم اصلی معماری هوش مصنوعی، بخش اول Core AI architecture concepts, part 1

  • نقاط اتصال (Endpoints) و داده‌ها Endpoints and data

  • مفاهیم اصلی معماری هوش مصنوعی، بخش دوم Core AI architecture concepts, part 2

  • سوالاتی برای گزینه‌های مختلف پیاده‌سازی Questions for different implementation options

  • چه کسی می‌تواند کمک کند؟ فضای ذخیره‌سازی و قدرت پردازشی Who can help you out? Storage and computing power

  • معماری، تاخیر، مستقل در مقابل متصل Architecture, latency, standalone vs. connected

  • استعدادهای انسانی Talent

  • اثبات مفهوم (PoC)، بخش دوم Proof of concept, part 2

  • مقیاس‌پذیری و تست Scaling and testing

  • معیارها و به‌روزرسانی‌های زمان و بودجه Metrics and time and budget updates

  • اثبات مفهوم (PoC)، بخش اول Proof of concept, part 1

  • چگونه امکان‌سنجی فنی را انجام دهیم How to do tech feasibility

3. پروتوتایپینگ (نمونه‌سازی) 3. Prototyping

  • کمینه محصول پذیرفتنی (MVP) Minimum viable product (MVP)

  • شش استراتژی برای ساخت پروتوتایپ، بخش دوم Six strategies for building prototypes, part 2

  • فرآیند جمع‌آوری بازخورد از کاربران The process of gathering feedback from users

  • اصول پروتوتایپینگ و خط زمانی نمونه‌سازی Fundamentals of prototyping and prototyping timeline

  • دمو (نمایش) Demo

  • بهترین روش‌های پروتوتایپینگ Prototyping best practices

  • بهترین روش‌ها برای جمع‌آوری بازخورد کاربران Best practices for gathering feedback from users

  • نتیجه‌گیری پس از دریافت بازخوردها Drawing conclusions after the feedback

  • شش استراتژی برای ساخت پروتوتایپ، بخش اول Six strategies for building prototypes, part 1

  • نقش‌های پروتوتایپینگ، پرسوناها و خروجی مورد انتظار Prototyping roles, personas and expected outcome

نتیجه‌گیری Conclusion

  • گام‌های بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش توسعه محصول با هوش مصنوعی: امکان‌سنجی فنی و پروتوتایپینگ
جزییات دوره
2h 6m
30
(آخرین آپدیت)
7,101
- از 5
دارد
دارد
دارد
Maria Parysz
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Maria Parysz Maria Parysz

متخصص هوش مصنوعی، مدیر عامل و مالک LogicAI & RecoAI، ElephantAI