تسلط به چرخه عمر پروژه هوش مصنوعی: از استراتژی تا استقرار - 2025

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک کامل چرخه عمر پروژه‌های هوش مصنوعی از مفهوم اولیه و تعریف مسئله تا استقرار مدل و نظارت آن
• ساخت یک پایه قوی در اصول هوش مصنوعی، از جمله هوش مصنوعی سنتی، هوش مصنوعی مولد و ایجنت های هوش مصنوعی خودکار
• یادگیری چالش‌ها و الزامات منحصر به‌فرد پروژه‌های هوش مصنوعی نسبت به توسعه نرم‌افزار سنتی 
• تبدیل مسائل کسب‌وکار به موارد استفاده هوش مصنوعی با شناسایی اپلیکیشن‌های با ارزش و تعریف واضح معیارهای موفقیت (KPIs)
• تسلط به هنر ساخت تیم‌های مؤثر هوش مصنوعی، از جمله دانشمندان داده، مهندسان ML، کارشناسان حوزه و مدیران پروژه
• تفاوت‌های بین منابع داده ساختارمند در مقابل منابع داده بدون ساختار، منابع داده برچسب‌دار در مقابل منابع داده بدون برچسب و انتخاب منابع داده داخلی و خارجی مناسب را درک کنید.
• یک استراتژی داده جامع طراحی کنید که شامل جمع‌آوری داده، حاکمیت، کنترل دسترسی و مدیریت چرخه عمر باشد.
• به تکنیک‌های پاکسازی داده، مهندسی ویژگی و نسخه‌برداری مجموعه داده تسلط کنید. اهمیت کیفیت داده و دقت برچسب‌گذاری برای عملکرد مدل را درک کنید.
• مدل‌های مناسب AI/ML را بر اساس نوع مسئله و در دسترس بودن داده انتخاب کنید و مزایا و معایب معماری‌های مختلف را بیاموزید.
• معیارهای مناسب (دقت، F1 score ،ROC AUC و غیره) را برای ارزیابی مدل‌ها اعمال کنید. از استراتژی‌های تست و جدول امتیازات متن‌باز برای سنجش عملکرد استفاده کنید.
• اقدامات MLOps مانند CI/CD، ارائه مدل، نظارت و بازآموزی خودکار را درک کنید.
• یاد بگیرید چگونه پایپ لاین نظارت بر عملکرد را برای پیگیری انحراف مدل‌های هوش مصنوعی، خطاها و زوال مدل راه‌اندازی کنید.
• پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی را درک کنید. یاد بگیرید چگونه فریمورک های قانونی را پیمایش کنید، عدالت و شفافیت را تضمین کنید و از سوگیری پیشگیری کنید.
• از ابزارها و پلتفرم‌هایی مانند پانداس، Hugging Face ،Kaggle و Google Teachable Machines استفاده کنید.
• تفاوت‌های بین پایگاه‌های داده، Data Lakes و Data Warehouse برای ذخیره‌سازی داده هوش مصنوعی را درک کنید.

پیش نیازهای دوره

• فقط یک لپ‌تاپ و اتصال اینترنت کافی است. به هیچ تجربه برنامه‌نویسی نیاز نیست!

توضیحات دوره

به دوره چرخه عمر پروژه هوش مصنوعی خوش آمدید!

تحقیقات نشان می‌دهد که بیش از 85٪ پروژه‌های هوش مصنوعی نمی توانند وعده خود را برآورده کنند.

این امر به این دلیل است که تیم‌ها بدون داشتن استراتژی، برنامه یا درک کلیت ایده و کل چرخه عمر هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها، مستقیماً به ساخت مدل‌ها می‌پردازند.

در اینجا، دوره ما وارد عمل می‌شود.

دوره «چرخه عمر پروژه هوش مصنوعی: از مفهوم تا استقرار» طراحی شده تا به شما کمک کند فاصله بین نظریه هوش مصنوعی و اجرا در دنیای واقعی را پر کنید.

این دوره برای مدیران محصول، مهندسان، رهبران کسب‌وکار یا هر کسی که درباره هوش مصنوعی کنجکاو است طراحی شده است. این دوره یک نقشه راه عملی و گام به گام برای مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی از ابتدا تا پایان را در اختیار شما قرار می‌دهد.

ما با اصول اولیه شروع می‌کنیم، مانند این‌که هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد و ایجنت های هوش مصنوعی چه هستند، و هر مرحله از چرخه عمر را بررسی خواهیم کرد: که شامل تعریف اهداف کاری، ایجاد یک استراتژی داده قوی، انتخاب و اعتبارسنجی مدل‌های مناسب و استقرار راه‌حل‌هایی است که در دنیای واقعی کار می‌کنند.

سپس یاد می‌گیریم چگونه استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی را تضمین کنیم، حاکمیت و انطباق را برقرار کنیم و از معضلات رایج که بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی را مختل می‌کنند، جلوگیری کنیم.

نیاز به تجربه قبلی برنامه‌نویسی یا هوش مصنوعی نیست. شما با ابزارهایی مانند پانداس، SageMaker ،Hugging Face و Teachable Machine آشنا می‌شوید و یادگیری خود را از طریق مطالعات موردی واقعی و چالش‌های عملی به کار می‌گیرید.

در پایان دوره، نه تنها هوش مصنوعی را درک می‌کنید؛ بلکه می دانید چگونه آن را هدایت کنید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مدیران محصول که می‌خواهند چشم‌انداز محصول هوش مصنوعی را تعریف کنند، KPIs را تعیین کنند و تیم‌های چند رشته‌ای را از طریق چرخه عمر هوش مصنوعی هدایت کنند.
• مهندسین و دانشمندان داده که می‌خواهند به چرخه عمر کامل پروژه هوش مصنوعی، از استراتژی داده گرفته تا استقرار، فراتر از ساخت مدل تسلط پیدا کنند.
• رهبران کسب‌وکار و تحلیلگران که می‌خواهند هوش مصنوعی را برای بهبود تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی عملیاتی و کسب مزیت رقابتی به کار ببرند.
• مدیران پروژه که می‌خواهند زمان‌بندی، ریسک و منابع پروژه هوش مصنوعی را مدیریت کنند. پیش‌زمینه فنی لازم نیست.
• مدیران اجرایی و رهبران نوآوری که سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی را ارزیابی و آن‌ها را با استراتژی همسو می‌کنند و پذیرش موفق در سراسر کسب‌وکار را هدایت می‌کنند.
• دانشجویان و کسانی که می‌خواهند مهارت‌های عملی مدیریت پروژه هوش مصنوعی را بدون نیاز به تجربه قبلی کسب کنند.