آموزش ادغام هوش مصنوعی مولد در گردش‌کارهای علوم داده - آخرین آپدیت

دانلود Integrating Generative AI into Data Science Workflows

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در حال تغییر شکل دادن دنیای داده‌های مدرن است، با این حال بسیاری از متخصصان در به‌کارگیری مداوم آن در گردش‌کارهای تحلیلی و پروژه‌ای خود با چالش روبرو هستند. در دوره «ادغام هوش مصنوعی مولد در گردش‌کارهای علوم داده»، شما یاد می‌گیرید که چگونه GenAI را به صورت متفکرانه و سیستماتیک در فرآیندهای روزانه داده‌های خود بگنجانید. ابتدا بررسی خواهید کرد که AI چگونه می‌تواند از هر مرحله از چرخه حیات علوم داده پشتیبانی کند؛ از شفاف‌سازی مسائل تجاری گرفته تا تقویت اکتشاف داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، کمک به تحلیل و بهبود نحوه گزارش نتایج. سپس، کشف خواهید کرد که GenAI چگونه می‌تواند اجرای پروژه را از طریق کمک به ساختاردهی خروجی‌ها، تعیین نقاط عطف (Milestones) و تدوین جدول‌های زمانی واقع‌بینانه تقویت کند. در نهایت، نحوه هماهنگی بین چندین ابزار GenAI و چگونگی ادغام خروجی‌های آن‌ها در Notebookها یا APIها با در نظر گرفتن قابلیت بازتولید (Reproducibility) و تضمین کیفیت را خواهید آموخت. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای ادغام GenAI در گردش‌کارهای علوم داده را کسب خواهید کرد تا بتوانید آن را به‌طور موثر، مستمر و مسئولانه در جریان‌های کاری مدرن داده‌ها به کار ببرید.

سرفصل ها و درس ها

انقلاب هوش مصنوعی مولد و شتاب‌دهی به گردش‌کار The Generative AI Revolution and Workflow Acceleration

  • انقلاب GenAI - تأثیری فراتر از کدنویسی The GenAI Revolution — Impact Beyond Code

  • استفاده از GenAI برای مدیریت هوشمندتر پروژه GenAI for Smarter Project Management

  • گردش‌کارهای شتاب‌یافته - GenAI در چرخه حیات علوم داده Accelerated Workflows — GenAI in the Data Science Lifecycle

ادغام آماده برای تولید و کنترل کیفیت Production-ready Integration and Quality Control

  • دروازه ادغام - قابلیت بازتولید در Notebookها و APIها The Integration Gate — Reproducibility in Notebooks and APIs

  • تضمین کیفیت و مقیاس‌پذیری - از اعتبارسنجی تا تولید (بخش اول) Ensuring Quality and Scaling — From Validation to Production - Part 1

  • تضمین کیفیت و مقیاس‌پذیری - از اعتبارسنجی تا تولید (بخش دوم) Ensuring Quality and Scaling — From Validation to Production - Part 2

نمایش نظرات

آموزش ادغام هوش مصنوعی مولد در گردش‌کارهای علوم داده
جزییات دوره
22m
6
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
Marc Harb
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Marc Harb Marc Harb

مارک یک دانشمند ارشد داده با پایه‌ای قوی در مهندسی ارتباطات و کامپیوتر است و مدرک کارشناسی ارشد در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را از یکی از دانشگاه‌های پیشرو فرانسه دریافت کرده است. مسیر شغلی او بر پایه اشتیاق عمیق به علوم داده و هوش مصنوعی است و تخصص فنی خود را با تفکر نوآورانه ترکیب می‌کند تا راهکارهای اثرگذاری ارائه دهد. او از پتانسیل تحول‌آفرین علوم داده و هوش مصنوعی برای انقلاب در صنایع و بهبود کیفیت زندگی الهام گرفته است. مارک متعهد به کشف بینش‌های معنادار، توسعه سیستم‌های هوشمند و خلق راهکارهای نوآورانه برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی است.