لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش Databricks Mosaic AI
- آخرین آپدیت
دانلود Databricks Mosaic AI
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره آموزشی پلتفرم نوآورانه Mosaic از Databricks را به طور کامل بررسی کرده و شما را با مهارتهای عملی برای طراحی و پیادهسازی جریانهای کاری (Workflows) هوش مصنوعی جهت حل چالشهای دنیای واقعی آشنا میکند.
چه یک دانشمند داده باشید که قصد ارتقای ابزارهای خود را دارد، چه یک مهندس داده که به دنبال بهینهسازی خط لولهها (Pipelines) است و چه یک مدیر کسبوکار که در پی کشف قدرت تحولآفرین هوش مصنوعی است، این دوره بینشهای کاربردی و متناسب با نقش شما ارائه میدهد. از طریق ترکیبی از تئوری، تمرینات عملی و مثالهای واقعی، شما اعتماد به نفس لازم برای بهرهبرداری از معماری Mosaic جهت ایجاد جریانهای کاری مقیاسپذیر AI را به دست خواهید آورد، آن را به طور یکپارچه در پروژههای خود برای خلق ارزش تجاری ادغام میکنید و استراتژیهای اثبات شده را برای بهینهسازی فرآیندها و عیبیابی موثر به کار میگیرید.
این دوره که برای رفع پیچیدگیهای مقیاسبندی عملیات هوش مصنوعی طراحی شده است، فاصله بین درک مفاهیم و کاربرد عملی را پر میکند و شما را قادر میسازد تا در ابتکارات مبتنی بر AI پیشرو باشید. در پایان، شما نه تنها جنبههای فنی Mosaic، بلکه کاربردهای استراتژیک آن را نیز درک خواهید کرد که منجر به رشد حرفهای و تاثیرگذاری سازمانی شما میشود.
این دوره برای دانشمندان دادهای که به دنبال گسترش ابزارهای توسعه AI هستند، مهندسان دادهای که به دنبال راهکارهای مقیاسپذیر AI میگردند و مدیران پروژه AI/ML که از Databricks برای بهینهسازی جریان کاری استفاده میکنند، طراحی شده است. همچنین مدیران کسبوکار علاقهمند به درک قابلیتهای AI در Mosaic از بینشهای مربوط به کاربردهای بالقوه آن بهرهمند خواهند شد.
پیشنیازها: زبانآموزان باید درک پایهای از اصول AI/ML و آشنایی با Databricks داشته باشند. تجربه قبلی در کار با ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر (Cloud) و اتوماسیون جریان کاری مفید است اما الزامی نیست.
در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود معماری Mosaic و نقش آن در جریانهای کاری AI را تحلیل کنند، با اعتماد به نفس کامل یک فضای کاری Mosaic ایجاد و مدیریت کنند و یک جریان کاری ساده AI را ساخته و اجرا نمایند. علاوه بر این، آنها نحوه ادغام Mosaic در موارد استفاده واقعی AI و ارزیابی اثربخشی کلی آن در سناریوهای مختلف را خواهند آموخت.
سرفصل ها و درس ها
آموزش Databricks Mosaic AI
Databricks Mosaic AI
مقدمه و خوشآمدگویی
Introduction and Welcome
ویژگیهای کلیدی Mosaic برای جریانهای کاری AI
Key Features of Mosaic for AI Workflows
بررسی معماری Mosaic
Exploring Mosaic’s Architecture
کار با ابزارهای Mosaic در محیط Databricks
Navigating Mosaic Tools within Databricks
ارزیابی مدلها با AI Playground
Evaluating Models with AI Playground
کار با AI Gateway
Working with AI Gateway
ساخت سیستمهای هوش مصنوعی با کیفیت
Building Quality AI Systems
تنظیم دقیق (Fine Tuning) مدلهای متنباز با دادههای سفارشی
Fine-Tuning an Open-Source Model with Custom Data
اجزای چارچوب Agent
Agent Framework Components
یکپارچهسازی با MLFlow
MLFlow Integration
مطالعه موردی: شناسایی تقلب در صنعت بانکداری
Case Study: Fraud Detection in Banking
درسهای آموخته شده از استقرار در دنیای واقعی
Lessons Learned from Real-World Deployments
تبریکات و مسیر یادگیری مستمر
Congratulations and Continuous Learning Journey
نمایش نظرات