آموزش بنیادهای هوش مصنوعی: ideating و نمونه سازی - آخرین آپدیت

دانلود AI Foundations: Ideating and Prototyping

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره ، دکتر Isil Berkun - یک مهندس توسعه نرم افزار AI کارمندان سابق در اینتل و در حال حاضر بنیانگذار Digifab.ai - یک راهنمای جامع برای متخصصانی که می خواهند مفاهیم هوش مصنوعی را به محصولات ملموس تبدیل کنند ، ارائه می دهد. بیاموزید که چگونه بیانیه های مسئله ای روشن را که با اهداف تجاری هماهنگ است ، انجام تحقیقات استراتژیک بازار و راه حل های AI طوفان مغزی متمرکز بر امکان سنجی و تأثیر تعریف کنید. هنر ساخت نمونه های اولیه لاغر را کشف کنید و از آزمایش های تکراری استفاده کنید تا محصول خود را به طور مکرر اصلاح کنید. برآورد منابع کارشناسی ارشد و بررسی گزینه های مختلف بودجه ، از جمله سرمایه گذاری ، مشارکت شرکت ها و کمک های مالی دولت ، متناسب با نیاز پروژه شما. ببینید چگونه می توانید راه حل های هوش مصنوعی خود را به طرز فجیعی برای جذب ذینفعان و حفظ پیشرفت مداوم از طریق بازخورد ساختاری انجام دهید. این که آیا شما مدیرعامل ، CTO یا رئیس محصول هستید ، این دوره شما را به بینش های استراتژیک و ابزارهای عملی مورد نیاز برای تبدیل مفاهیم هوش مصنوعی به محصولات تأثیرگذار که باعث موفقیت سازمانی می شوند ، مجهز می کند.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • تبدیل ایده ها به محصولات هوش مصنوعی تأثیرگذار Transforming ideas into impactful AI products

  • چرا نمونه سازی اهمیت دارد Why prototyping matters

  • ایده محصولات هوش مصنوعی چیست؟ What is AI product ideation?

1. شناسایی مشکل 1. Identifying the Problem

  • تحقیقات استراتژیک بازار و مناسب مشتری Strategic market research and customer fit

  • تعریف بیانیه مشکل Defining the problem statement

2. تکنیک های ایده آل 2. Ideation Techniques

  • ارزیابی راه حل های AI Evaluating AI solutions

  • طوفان مغزی و توسعه مفهوم Brainstorming and concept development

3 ساخت یک نمونه اولیه 3. Building a Prototype

  • نمونه سازی سریع و آزمایش تکراری Rapid prototyping and iterative testing

  • بررسی اجمالی راه اندازی ناب Lean startup overview

4. استراتژی های تخصیص منابع و بودجه 4. Resource Allocation and Funding Strategies

  • برآورد نیازهای منابع Estimating resource needs

  • نمای کلی از گزینه های بودجه Overview of funding options

5. ارائه و پالایش ایده محصول AI خود 5. Presenting and Refining Your AI Product Idea

  • محصول AI خود را Pitching your AI product

  • پالایش بر اساس بازخورد Refining based on feedback

پایان Conclusion

  • recap و مراحل بعدی Recap and next steps

نمایش نظرات

آموزش بنیادهای هوش مصنوعی: ideating و نمونه سازی
جزییات دوره
1h 2m
14
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
22
- از 5
دارد
دارد
دارد
Isil Berkun
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Isil Berkun Isil Berkun

دانشمند داده در شرکت اینتل

ایسیل برکون یک دانشمند داده در شرکت اینتل است.

ایسیل اهل استانبول، ترکیه است و در حال حاضر در پورتلند، اورگان زندگی می کند. او در سال 2015 از دانشگاه ایالتی میشیگان (MSU) فارغ التحصیل شد و دکترای خود را در رشته مهندسی برق دریافت کرد. زمینه های تخصص او شامل الکترونیک نیمه هادی پیشرفته و یادگیری ماشین برای درک عمیق از ساخت و طراحی دستگاه است. Isil در شورای تحقیقات علمی و فناوری ترکیه (TÜBİTAK) و آزمایشگاه ملی آرگون (ANL) در ایلینوی کارآموزی کرد. او قبلاً به عنوان دستیار تحقیق و تدریس در دانشگاه ایالتی میشیگان (MSU) کار می کرد، جایی که یک سیستم مشخصه حمل و نقل نیمه هادی را طراحی و ساخت و نرم افزار اتوماسیون آزمایشی را برنامه ریزی کرد.