کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش معماری و بهینه‌سازی سیستم‌های داده GenAI - آخرین آپدیت

دانلود Architect and Optimize GenAI Data Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: رشد انفجاری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) تقاضاهای بی‌سابقه‌ای را برای زیرساخت‌های داده سازمانی ایجاد کرده است. سازمان‌ها با مشکلات پیچیده کیفیت داده، افزایش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پلتفرم‌های پردازشی پراکنده‌ای دست و پنجه نرم می‌کنند که قادر به keeping pace با حجم کاری AI نیستند. این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده است تا سیستم‌های داده‌ای مقاوم و مقرون‌به‌صرفه‌ای را معماری کنند که عملیات GenAI را به صورت قابل اعتماد پشتیبانی کند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود زنجیره داده (Data Lineage) را برای شناسایی دقیق مشکلات کیفی مؤثر بر عملکرد مدل‌های AI ردیابی کنید، لایه‌های ذخیره‌سازی را به‌گونه‌ای طراحی کنید که سرعت دسترسی را با محدودیت‌های بودجه متعادل کند و پلتفرم‌های استریمینگ و دسته‌ای (Batch) را در معماری‌های یکپارچه‌ای ادغام کنید که با نیازهای AI مقیاس‌پذیر باشند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: • متادیتای زنجیره داده را برای تشخیص سیستماتیک ریشه‌ای مشکلات کیفیت داده‌ها تحلیل کنید • استراتژی‌های لایه‌بندی ذخیره‌سازی را برای بهینه‌سازی توازن بین هزینه، تأخیر و نرخ انتقال ارزیابی کنید • نقشه‌های فنی (Blueprints) برای ادغام Kafka، Spark و Flink جهت پردازش مقیاس‌پذیر داده‌ها ایجاد کنید این دوره منحصر‌به‌فرد است زیرا به چالش‌های خاص معماری داده می‌پردازد که هنگام اجرای سیستم‌های AI در مقیاس سازمانی ظاهر می‌شوند و بهینه‌سازی هزینه را با الزامات عملکردی ترکیب می‌کند؛ مواردی که در دوره‌های سنتی مهندسی داده پوشش داده نمی‌شوند. برای موفقیت در این پروژه، باید پیش‌زمینه‌ای در مهندسی داده، زیرساخت‌های ابری و درک پایه‌ای از الگوهای پردازش استریمینگ در مقابل پردازش دسته‌ای داشته باشید.
سرفصل ها و درس ها

ماژول ۱: تحلیل ریشه خطا و زنجیره داده Module 1: Root Cause Analysis & Data Lineage

  • چرا زنجیره داده برای قابلیت اطمینان GenAI اهمیت دارد Why Data Lineage Matters for GenAI Reliability

  • تحلیل متادیتای زنجیره داده برای ردیابی منبع کیفیت داده‌ها Analyze lineage metadata to trace the source of data quality

ماژول ۲: بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و تحلیل هزینه Module 2: Storage Optimization & Cost Analysis

  • بحران هزینه‌های پنهان در معماری ذخیره‌سازی GenAI The Hidden Cost Crisis in GenAI Storage Architecture

  • محاسبه هزینه‌های ذخیره‌سازی و توازن عملکرد Calculating Storage Costs and Performance Trade-offs

ماژول ۳: نقشه راه یکپارچه‌سازی پلتفرم Module 3: Platform Integration Blueprint

  • شکستن سیلوهای پلتفرمی در سیستم‌های GenAI سازمانی Breaking Down Platform Silos in Enterprise GenAI Systems

  • بررسی عمیق معماری یکپارچه‌سازی Kafka، Spark و Flink Kafka-Spark-Flink Integration Architecture Deep Dive

نمایش نظرات

آموزش معماری و بهینه‌سازی سیستم‌های داده GenAI
جزییات دوره
2h 18m
6
(آخرین آپدیت)
76
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft

https://donyad.com/d/4eeb0d

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

Performance Tuning Apache Kafka Data Quality Failure Analysis Data Pipelines Data Integration Dataflow Cloud Storage Metadata Management Data Storage Data Storage Technologies Data Infrastructure Enterprise Architecture Data Architecture Generative AI Dependency Analysis Data Processing Root Cause Analysis Solution Architecture Systems Architecture بهینه‌سازی عملکرد آپاچی کافکا کیفیت داده تحلیل خطا خط لوله‌های داده یکپارچه‌سازی داده‌ها دیتافلو ذخیره‌سازی ابری مدیریت متادیتا ذخیره‌سازی داده تکنولوژی‌های ذخیره‌سازی داده زیرساخت داده معماری سازمانی معماری داده هوش مصنوعی مولد تحلیل وابستگی پردازش داده تحلیل ریشه خطا معماری راهکار معماری سیستم‌ها