آموزش ارزیابی آمادگی زیرساخت برای هوش مصنوعی مولد (Gen AI) - آخرین آپدیت

دانلود Assessing Infrastructure Readiness for Gen AI

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

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: سازمان‌هایی که به دنبال بهره‌برداری از هوش مصنوعی مولد هستند، نیازمند دیدگاهی روشن در مورد این موضوع هستند که آیا زیرساخت‌ها، یکپارچگی‌ها و مدل‌های عملیاتی آن‌ها توانایی پشتیبانی از این فناوری را دارند یا خیر. در چشم‌انداز امروز Gen AI، بسیاری از شرکت‌ها با مدل‌های مدیریت‌شده و راهکارهای مبتنی بر API شروع می‌کنند، اما همچنان باید پیش از پیشروی، آمادگی داخلی خود را ارزیابی کنند. در این دوره آموزشی با عنوان «ارزیابی آمادگی زیرساخت برای هوش مصنوعی مولد»، نحوه ارزیابی قابلیت‌های زیرساختی سازمان برای پذیرش Gen AI را خواهید آموخت. ابتدا، نحوه ممیزی منابع پردازشی (Compute)، ذخیره‌سازی و شبکه‌سازی و همچنین نحوه همکاری با متخصصان فنی برای شناسایی گلوگاه‌ها و محدودیت‌های سیستم را بررسی خواهید کرد. سپس، با ارزیابی مزایا و معایب ابر (Cloud) در مقابل زیرساخت‌های محلی (On-premises)، بررسی نیازهای API و ارکستراسیون و کنترل سازگاری با برنامه‌ها و سیستم‌های فعلی سازمان، نحوه برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری و یکپارچگی را explored می‌کنید. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه رویه‌های زیرساختی پشتیبان استقرار، از جمله MLOps، متدهای استقرار مداوم (Continuous Deployment)، نسخه‌بندی مدل‌ها، به‌روزرسانی‌ها و مقیاس‌بندی حجم کاری را ایجاد کنید. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود آمادگی زیرساختی را ارزیابی کرده و گام‌های عملی بعدی را برای پذیرش موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی مولد پیشنهاد دهید.

سرفصل ها و درس ها

ارزیابی قابلیت‌های زیرساختی سازمان Evaluating enterprise infrastructure capabilities

ممیزی منابع پردازشی، ذخیره‌سازی و شبکه‌سازی Auditing compute, storage, and networking resources
مشاوره با متخصصان فنی برای شناسایی گلوگاه‌ها Consulting technical experts to identify bottlenecks

برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری و یکپارچگی Planning scalability and integration

مقایسه مزایا و معایب ابر در مقابل زیرساخت محلی برای بارهای کاری Gen AI Cloud vs. on-premises tradeoffs for generative AI workloads
ارزیابی نیازهای API، ارکستراسیون و یکپارچگی Evaluating API, orchestration, and integration needs
سازگاری با برنامه‌ها و سیستم‌های سازمانی Compatibility with enterprise applications and systems

ایجاد رویه‌های زیرساختی برای هوش مصنوعی مولد Establishing infrastructure practices for generative AI

رویه‌های MLOps و استقرار مداوم MLOps and continuous deployment practices
نسخه‌بندی مدل، به‌روزرسانی‌ها و مقیاس‌بندی حجم کاری Model versioning, updates, and workload scaling