نظارت و نگهداری عملکرد عامل
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- طراحی و پیادهسازی چارچوبهای نظارت بر عملکرد برای عاملهای هوش مصنوعی
- راهاندازی پایپلاینهای تلهمتری برای ردیابی تأخیر، هزینه و معیارهای موفقیت
- شناسایی رگرسیونها، ناهنجاریها و ریسکهای اخلاقی در خروجیهای عامل
- اعمال تکنیکهای بهینهسازی مداوم با استفاده از لاگها، تستهای A/B و داشبوردها
پیش نیازهای دوره
- درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی یا سیستمهای نرمافزاری مفید است.
توضیحات دوره
آیا در حال ساخت، استقرار یا مدیریت عاملهای هوش مصنوعی هستید و میخواهید اطمینان حاصل کنید که آنها در اوج عملکرد خود کار میکنند؟ «نظارت و نگهداری عملکرد عامل» دورهای جامع است که طراحی شده تا به مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان MLOps، معماران سیستم و مدیران محصول، مهارتهای لازم برای نظارت، بهینهسازی و بهبود مداوم سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی را بدهد.
در این دوره، شما یاد میگیرید چگونه چارچوبهای نظارت بر عملکرد متناسب با عاملهای هوش مصنوعی را طراحی کنید؛ از ابزارهای تکوظیفه تا گردشکارهای پیچیده چند-ایجتی. این دوره نحوه ردیابی معیارهای اساسی مانند تأخیر، هزینه، میزان استفاده از توکن، نرخ موفقیت و فرکانس توهم را پوشش میدهد. شما کشف خواهید کرد که چگونه پایپلاینهای تلهمتری را با استفاده از ابزارهایی مانند OpenTelemetry Prometheus ،Grafana و Weights & Biases پیادهسازی کنید تا دادههای عملکرد را جمعآوری، بصریسازی و بر اساس آنها اقدام کنید.
این دوره شما را در شناسایی و رسیدگی به ناهنجاریها، رگرسیونها و خطاهای خاموش راهنمایی میکند و به شما کمک میکند تا از قابلیت اطمینان، تابآوری و انطباق اخلاقی اطمینان حاصل کنید. شما تکنیکهای عملی برای بهبود مداوم، از جمله تحلیل لاگ، تست A/B و بهینهسازی پرامپت را خواهید آموخت. با مطالعات موردی واقعی الهامگرفته از استقرارهای سازمانی (مانند IntelliOps AI Solutions)، شما بینشهایی در مورد مقیاسپذیری سیستمهای عامل بدون قربانی کردن کیفیت یا کنترل به دست خواهید آورد.
در پایان این دوره، شما دانش و قالبهای لازم برای طراحی یک برنامه نظارت کامل برای عاملهای خود را خواهید داشت که از کارایی هزینه، امنیت و عملکرد بلندمدت پشتیبانی میکند. چه بر روی ابزارهای داخلی، دستیارهای مبتنی بر مشتری یا چارچوبهای عامل در مقیاس بزرگ کار کنید، این دوره شما را با ابزارها و تکنیکهای لازم برای موفقیت مجهز میکند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان MLOps، معماران سیستم و مدیران محصول که به دنبال نظارت و بهینهسازی عملکرد عامل هوش مصنوعی هستند.
نظارت و نگهداری عملکرد عامل
-
مقدمه 02:58
-
شرکت مورد مطالعه: IntelliOps AI Solutions 00:58
-
مقدمهای بر عملکرد عامل 07:02
-
شناسایی و دستهبندی معیارهای عملکرد عامل None
-
معیارهای اصلی عملکرد برای عاملها 06:27
-
تحلیل معیارهای عامل و شناسایی بهبودها None
-
زیرساخت نظارت و پایپلاینهای تلهمتری 06:43
-
طراحی استراتژی تلهمتری برای یک عامل جدید None
-
مدیریت هزینه و بهینهسازی 06:27
-
تحلیل و بهینهسازی محرکهای هزینه عامل None
-
قابلیت اطمینان و تابآوری در سیستمهای مبتنی بر عامل 07:17
-
طراحی مکانیزمهای تابآوری برای یک عامل حیاتی None
-
تضمین کیفیت و شناسایی رگرسیون 06:50
-
طراحی برنامه QA و رگرسیون برای یک عامل گزارشده None
-
قابلیت مشاهدهپذیری در محیطهای چند-عاملی 07:36
-
ردیابی و عیبیابی یک گردش کار چند-عاملی None
-
امنیت، حریم خصوصی و نظارت اخلاقی 05:56
-
ایجاد یک استراتژی لاگ کردن امن و اخلاقی None
-
بهینهسازی و پروژه نهایی 08:55
-
بهبود و بهینهسازی مداوم None
-
پروژه نهایی – طراحی یک برنامه نظارت برای یک عامل None
-
نتیجهگیری 01:50
مشخصات آموزش
نظارت و نگهداری عملکرد عامل
- تاریخ به روز رسانی: 1404/10/04
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:22
- مدت زمان :01:08:59
- حجم :424.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy