لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش بهینهسازی هوش مصنوعی: برنامهریزی، ارزیابی و یادگیری
- آخرین آپدیت
دانلود Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره بهینهسازی هوش مصنوعی: برنامهریزی، ارزیابی و یادگیری، مدیران پروژه و برنامه را به مهارتهای لازم برای هدایت سیستمهای هوش مصنوعی در شرایط تغییر و عدم قطعیت مجهز میکند. در این دوره، شما خواهید آموخت که چگونه دادههای عملکرد را برای برنامهریزی بازآموزی تحلیل کنید، خانوادههای الگوریتمی را تحت محدودیتهای دنیای واقعی ارزیابی نمایید و استراتژیهای یادگیری مداوم را با استفاده از استقرار آزمایشی (Canary Deployment) و مکانیزمهای بازگشت به حالت قبل (Rollback) طراحی کنید. از طریق بحثهای مبتنی بر سناریو، فعالیتهای عملی و ابزارهای کاربردی مانند داشبوردهای MLflow، ماتریسهای ارزیابی و تقویمهای بازآموزی، تصمیمگیری آگاهانه تحت فشار را تمرین خواهید کرد. در پایان، شما قادر خواهید بود ریسکها را زودتر شناسایی کنید، بین دقت و سرعت تعادل برقرار کنید و سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتمادی بسازید که با اهداف تجاری همسو باشند.
سرفصل ها و درس ها
بهینهسازی هوش مصنوعی: برنامهریزی، ارزیابی و یادگیری
Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn
خواندن داشبوردهای MLflow مانند یک مدیر پروژه
Reading MLflow Dashboards Like a Project Manager
تشخیص افت دقت در جریانهای ML
Detect Precision Drops in ML Flows
LightGBM، BERT و بیزی: ایجاد تعادل میان ملاحظات
LightGBM, BERT, Bayesian: Balancing Tradeoffs
مقایسه رودررو: LightGBM در مقابل BERT از نظر تأخیر
Head-to-Head: LightGBM vs. BERT on Latency
درون استراتژی یادگیری مداوم: بازآموزی، استقرار آزمایشی و بازگشت به حالت قبل
Inside a Continuous Learning Strategy: Retraining, Canary, Rollback
ساخت تقویم بازآموزی با محرکهای بازگشت به حالت قبل
Building a Retraining Calendar with Rollback Triggers
تبریک و آغاز مسیر یادگیری مداوم
Congratulations and Continuous Learning Journey
نمایش نظرات