آموزش مدیریت، ارزیابی و انتشار سیستم‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) - آخرین آپدیت

دانلود Orchestrate, Evaluate, and Release GenAI Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تفاوت بین سیستم‌های هوش مصنوعی مولد که در محیط عملیاتی شکست می‌خورند و آن‌هایی که به طور قابل اعتمادی مقیاس‌پذیر می‌شوند در چیست؟ پاسخ در پیاده‌سازی سیستماتیک مدیریت استقرار و متدهای ارزیابی است که از شکست‌های هزینه‌بر پیش از رسیدن به کاربر نهایی جلوگیری می‌کند. این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان ML و AI طراحی شده است تا بتوانند استقرارهای قدرتمند و آماده تولید (Production-ready) را با قابلیت اطمینان داخلی و مکانیسم‌های بازیابی خودکار پیاده‌سازی کنند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود از طریق تحلیل مانیفست‌ها، مشکلات سازگاری استقرار را به صورت پیش‌دستانه شناسایی کنید، با استفاده از داشبوردهای نظارتی و نتایج تست‌های رگرسیون، تصمیمات انتشار داده‌محور بگیرید و گردش کارهای پیچیده استقرار کاناری (Canary Deployment) را پیاده‌سازی کنید که در صورت افت معیارهای عملکرد، به طور خودکار عملیات بازگشت (Rollback) را انجام می‌دهند؛ مهارت‌هایی که می‌توانید بلافاصله در استقرار بعدی سیستم‌های GenAI خود به کار ببرید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: • مانیفست‌های استقرار و وابستگی‌ها را برای اطمینان از سازگاری زمان اجرا تحلیل کنید. • آمادگی انتشار را با استفاده از نتایج تست‌های رگرسیون و داشبوردهای Observability ارزیابی کنید. • یک گردش کار استقرار سازمان‌یافته با قابلیت انتشار کاناری و بازگشت خودکار ایجاد کنید. این دوره منحصر‌به‌فرد است زیرا تحلیل‌های عملی استقرار را با سناریوهای واقعی محیط تولید ترکیب می‌کند و به شما می‌آموزد سیستم‌های استقرار تاب‌آوری بسازید که عملیات‌های مدرن GenAI به آن نیاز دارند. برای موفقیت در این دوره، باید پیش‌زمینه‌ای در سیستم‌های یادگیری ماشین، تکنولوژی‌های کانتینرسازی (Containerization) و درک پایه‌ای از متدهای استقرار در محیط عملیاتی داشته باشید.

سرفصل ها و درس ها

ماژول ۱: تحلیل مانیفست استقرار - مبانی Module 1: Deployment Manifest Analysis - Foundation

  • چرا تحلیل سازگاری استقرار از فاجعه در محیط عملیاتی جلوگیری می‌کند Why Deployment Compatibility Analysis Prevents Production Disasters

  • حل وابستگی‌ها و ماتریس‌های سازگاری Dependency Resolution and Compatibility Matrices

  • بررسی مانیفست استقرار GenAI: تحلیل گام‌به‌گام سازگاری Inspecting a GenAI Deployment Manifest: Step-by-Step Compatibility Analysis

ماژول ۲: ارزیابی آمادگی انتشار - کاربرد اصلی Module 2: Release Readiness Evaluation - Core Application

  • چرا تصمیمات انتشار داده‌محور از ضررهای مالی جلوگیری می‌کند Why Data-Driven Release Decisions Prevent Revenue Loss

  • خواندن نشانه‌ها: تفسیر داشبوردهای عملکرد GenAI برای تصمیمات انتشار Reading the Signs: Interpreting GenAI Performance Dashboards for Release Decisions

  • تحلیل تصمیم گو/نو-گو (Go/No Go): فرآیند گام‌به‌گام ارزیابی داشبورد Go/No-Go Decision Analysis: Step-by-Step Dashboard Evaluation Process

ماژول ۳: ایجاد گردش کار سازمان‌یافته - یکپارچه‌سازی و ارزیابی Module 3: Orchestrated Workflow Creation - Integration & Assessment

  • چرا گردش کارهای استقرار سازمان‌یافته از شکست‌های میلیون دلاری جلوگیری می‌کند Why Orchestrated Deployment Workflows Prevent Million-Dollar Failures

  • پیاده‌سازی استقرار امن: الگوهای کاناری و تحویل پیشرونده برای GenAI Implementing Safe Deployments: Canary Patterns and Progressive Delivery for GenAI

  • ساخت یک خط لوله کامل استقرار GenAI: از کد تا محیط عملیاتی Building a Complete GenAI Deployment Pipeline: From Code to Production

نمایش نظرات

آموزش مدیریت، ارزیابی و انتشار سیستم‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI)
جزییات دوره
2h 5m
9
(آخرین آپدیت)
46
- 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