آمادگی برای آزمون PMI-CPMAI 2026: راهنمای کامل مدیریت هوش مصنوعی

Name: آمادگی برای آزمون PMI-CPMAI 2026: راهنمای کامل مدیریت هوش مصنوعی
Price: 38592000 IRR
Availability: InStock
Author: AI Academy

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

تسلط به متدولوژی رسمی 6 فازی CPMAI برای هدایت پروژه‌های هوش مصنوعی از درک اولیه کسب‌وکار تا استقرار و نظارت موفق
شناسایی موارد استفاده‌ ارزشمند هوش مصنوعی با نگاشت مسائل کسب‌وکار به 7 الگوی بنیادین هوش مصنوعی، برای اطمینان از همسویی فنی و راهبردی
آشنایی با استک فناوری هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و Generative AI، برای برقراری ارتباط مؤثر با تیم‌های فنی داده
انجام ارزیابی آمادگی داده و تحلیل اکتشافی داده‌ برای اطمینان از کیفیت بالای داده‌ ورودی مدل‌های هوش مصنوعی، در حالی که انطباق با GDPR و CCPA حفظ می‌شود.
ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از متریک‌های حرفه‌ای مانند دقت، یادآوری، F1-Score و ماتریس درهم‌ریختگی برای اطمینان از دقت در دستیابی به اهداف کسب‌وکار
پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های MLOps برای نظارت بر رانش مدل و داده، و تضمین پایداری بلندمدت و امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
اعمال چارچوب‌های اخلاقی هوش مصنوعی و ارزیابی‌های اثر برای کاهش سوگیری و اطمینان از توسعه‌ هوش مصنوعی قابل اعتماد و مسئولانه
قبولی در آزمون گواهینامه PMI-CPMAI با استفاده از 2 آزمون شبیه‌سازی کامل، مطالعات موردی جامع و بررسی‌های عمیق تخصصی «Exam Trap»

پیش‌نیازهای دوره

نیازی به تجربه‌ کدنویسی نیست: لازم نیست برنامه‌نویس یا دانشمند داده باشید؛ این دوره بر مدیریت و متدولوژی هوش مصنوعی تمرکز دارد.
دانش پایه‌ مدیریت پروژه: آشنایی با چرخه‌های کلی پروژه (مانند آبشاری یا چابک) مفید است، اما الزامی نیست.
آگاهی پایه از کسب‌وکار: درک اینکه سازمان‌ها چگونه هدف‌گذاری می‌کنند و موفقیت را می‌سنجند (KPIs) به شما کمک می‌کند فاز 1: کسب‌وکار را بهتر یاد بگیرید.
علاقه به هوش مصنوعی: کنجکاوی درباره‌ اینکه AI، یادگیری ماشین و Generative AI چگونه صنایع را متحول می‌کنند.
دسترسی به رایانه: یک لپ‌تاپ یا دسکتاپ با اتصال اینترنت قابل‌ اعتماد برای مشاهده‌ درس‌ها و دسترسی به منابع PDF قابل دانلود

توضیحات دوره

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

آینده‌ مدیریت پروژه را با آمادگی رسمی گواهینامه PMI-CPMAI کشف کنید. شما به هنر هدایت ابتکارهای هوش مصنوعی از ایده‌پردازی تا استقرار، با استفاده از معتبرترین متدولوژی مستقل از ابزار در صنعت، مسلط می‌شوید.

در عصری که هوش مصنوعی دیگر یک امتیاز لوکس نیست، بلکه یک ضرورت در کسب‌وکار است، مدیریت پروژه‌ سنتی دیگر کافی نیست. گواهینامه PMI Certified Professional in Managing AI (PMI-CPMAI) استاندارد طلایی برای حرفه‌ای‌هایی است که می‌خواهند شکاف میان استراتژی کسب‌وکار و پیاده‌سازی فنی هوش مصنوعی را پر کنند.

این دوره با دقت طراحی شده تا با جدیدترین گواهینامه PMI-CPMAI Exam Content Outline (ECO) 2026 هم‌خوان باشد. ما فقط به شما یاد نمی‌دهیم چگونه در آزمون قبول شوید؛ بلکه یاد می‌دهیم چگونه با استفاده از متدولوژی شش فازی CPMAI در دنیای واقعی موفق شوید.

چرا این دوره سلاح مخفی شما برای 2026 است؟

پوشش جامع 6 فاز: بررسی عمیق درک کسب‌وکار، آماده‌سازی داده، توسعه مدل و عملیاتی کردن
یکپارچه‌سازی Generative AI (GenAI): یاد بگیرید چگونه LLMs، پروژه‌های مهندسی پرامپت و ریسک‌های خاص مرتبط با Generative AI را مدیریت کنید.
7 الگوی AI: الگوهای بنیادین پروژه‌های هوش مصنوعی را بیاموزید تا برای هر مسئله‌ کسب‌وکار، راه‌حل مناسب را شناسایی کنید.
هوش مصنوعی قابل‌ اعتماد و اخلاقی: در دنیای پیچیده‌ سوگیری، اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی ناوبری کنید تا استقرار مسئولانه را تضمین کنید.
جعبه‌ابزار تسلط به آزمون: شامل 2 آزمون آزمایشی کامل و بخشی اختصاصی درباره‌ «Exam Trap Tips» برای کمک به شما در اجتناب از خطاهای رایج

آنچه دریافت خواهید کرد:

دروس ویدئویی باکیفیت: با رویکردی تعاملی و مبتنی بر آموزش‌دهنده طراحی شده‌اند، نه صرفاً یک صداگذاری روی اسلایدها
مطالعات موردی و سناریوهای واقعی: فراتر از تئوری بروید و با نمونه‌های عملی از هوش مصنوعی در امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و فناوری آشنا شوید.
ابزارهای مطالعه‌ قابل دانلود: چیت‌شیت‌ها برای اصطلاحات هوش مصنوعی، چرخه‌های MLOps و چارچوب CPMAI
سؤالات تمرینی: بیش از 200+ سؤال تمرینی که محیط واقعی آزمون را شبیه‌سازی می‌کنند.

آیا این دوره برای شما مناسب است؟

مدیران پروژه و برنامه که می‌خواهند تیم‌های AI و ML را هدایت کنند.
دارندگان مدرک PMP که می‌خواهند PDU کسب کنند و در عصر هوش مصنوعی همچنان مرتبط بمانند.
تحلیل‌گران کسب‌وکار و مالکان محصول که مسئول تعریف موارد استفاده‌ هوش مصنوعی هستند.
رهبران فناوری که مسئول حاکمیت و استراتژی هوش مصنوعی هستند.

دست از حدس‌ زدن بردارید و شروع به رهبری کنید. امروز به هزاران حرفه‌ای بپیوندید که در حال تسلط به متدولوژی CPMAI هستند.

همین حالا در دوره شرکت کرده و اولین گام را برای تبدیل شدن به متخصص دارای گواهینامه Certified Professional in Managing AI بردارید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

مدیران پروژه‌ آینده‌ و فعلی: کسانی که می‌خواهند فراتر از مدل آبشاری و چابک بروند و به چرخه‌ عمر تکرارشونده‌ خاص پروژه‌های هوش مصنوعی مسلط شوند.

آمادگی برای آزمون PMI-CPMAI 2026: راهنمای کامل مدیریت هوش مصنوعی

فصل 1: مقدمه، اصول هوش مصنوعی و ذهنیت CPMAI

خوش‌آمدگویی و اهداف دوره 04:49
درک بلوپرینت آزمون PMI-CPMAI 06:32
استراتژی مؤثر مطالعه و مدیریت زمان 06:50
کار با پلتفرم دوره و منابع 06:39
چگونه Professional Development Unit (PDU) دریافت کنیم؟ 06:13
تعریف هوش مصنوعی (AI) و زیرشاخه‌های آن 07:09
یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و شبکه‌های عصبی 06:44
مقدمه‌ای بر مدل‌های Generative AI (GenAI) 06:52
7 الگوی بنیادین هوش مصنوعی 07:15
اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی: الگوریتم‌ها، مدل‌ها و داده‌ آموزش 06:07
تاریخچه‌ای کوتاه از هوش مصنوعی و روندهای کنونی 06:32
نمونه‌های عملی هوش مصنوعی در صنعت 06:30
«پارادوکس هوش مصنوعی»: چرا پروژه‌های هوش مصنوعی متفاوت‌ هستند؟ 06:22
CPMAI در برابر مدیریت پروژه‌ سنتی 06:50
نقش مدیر پروژه‌ هوش مصنوعی در برابر دانشمند داده 06:59
ماهیت تکرارشونده و ترکیبی چرخه‌های عمر هوش مصنوعی 07:19
درک پروفایل ریسک ابتکارهای هوش مصنوعی 07:24
ذینفعان کلیدی در اکوسیستم پروژه‌ هوش مصنوعی 07:17
معرفی متدولوژی 6 فازی CPMAI 07:21
آزمون None
پارادوکس هوش مصنوعی: همسویی انتظارات مدیران با واقعیت احتمالاتی None

فصل 2: فاز 1 - درک کسب‌وکار (استراتژی)

مرور فاز 1: حل مسئله‌ درست 06:00
شناسایی موارد استفاده‌ پربازده هوش مصنوعی 05:48
اجتناب از دام «چکش به‌ دنبال میخ» 05:29
نگاشت مسائل به 7 الگو: تمرین 05:22
تعریف موفقیت: KPIs کسب‌وکار در برابر KPIs فنی 05:17
ROI هوش مصنوعی: چگونه آن را اندازه‌گیری کنیم؟ 05:39
ارزیابی امکان‌سنجی داده در فاز 1 05:33
تحلیل شکاف مهارتی برای تیم هوش مصنوعی شما 05:10
بودجه‌بندی برای منابع GPU و ابر 05:31
منشور پروژه‌ هوش مصنوعی: اجزای کلیدی 05:15
شناسایی ذینفعان «پنهان» 05:12
هوش مصنوعی اخلاقی: ارزیابی اولیه‌ اثر 05:29
تعیین زمانبندی واقع‌بینانه برای تکرار 05:12
مدیریت ریسک: شکست مدل و سوگیری داده 04:59
تدارکات: تصمیم‌های خرید در برابر ایجاد 05:18
مدیریت انتظارات مدیران اجرایی 04:55
تعریف «Minimum Viable AI» 05:07
مستندسازی خروجی‌های فاز 1 05:14
دروازه‌ تصمیم‌گیری Go/No-Go 04:58
آزمون None

فصل 3: فاز 2 - درک داده (کشف)

مرور فاز 2: شناخت سوخت خود 04:59
حسابرسی داده‌ داخلی در برابر داده خارجی 05:23
داده‌ ساختاریافته، نیمه‌ ساختار یافته و بدون ساختار 05:32
5 V کلان داده برای مدیران پروژه 06:06
ابعاد کیفیت داده: صحت و کامل بودن 05:05
شناسایی سیلوهای داده و دسترس‌پذیری 05:17
قوانین حریم خصوصی داده: GDPR و CCPA و هوش مصنوعی 05:05
مالکیت داده و پروتکل‌های امنیتی 05:38
مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA) 05:00
مصورسازی توزیع‌های داده‌ برای دستیابی به بینش‌ها 04:50
شناسایی داده‌ پرت و ناهنجاری‌ها 04:33
همبستگی ویژگی‌ها: یافتن روابط 04:25
فرآیند برچسب‌گذاری داده: انسان در حلقه 04:37
هزینه‌ برچسب‌گذاری داده و برون‌سپاری 04:57
تکنیک‌های نمونه‌گیری: جلوگیری از انحراف داده 04:45
الزامات استریم داده‌ بلادرنگ 04:42
حاکمیت داده برای پایداری هوش مصنوعی 05:05
ارزیابی آمادگی داده برای فاز 3 04:35
آزمون None

فصل 4: فاز 3 - آماده‌سازی داده (مهندسی)

مرور فاز 3: اصلاح متریال خام 05:07
پاکسازی داده: مدیریت مقادیر گمشده 06:43
مدیریت داپلیکیت‌ها و نویز 07:39
تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده 07:04
کدگذاری دسته‌ای (One-Hot در برابر برچسب) 07:38
مهندسی ویژگی: هنر هوش مصنوعی 07:06
انتخاب ویژگی: حذف وزن مرده 06:36
مدیریت کلاس‌های نامتوازن 06:49
داده‌ مصنوعی: مزایا و معایب 06:31
آماده‌سازی داده‌ تصویری (Augmentation) 16:20
آماده‌سازی داده برای NLP (توکن‌سازی) 09:11
تقسیم داده: آموزش در برابر اعتبارسنجی در برابر تست 09:02
کنترل نسخه داده (DVC) برای مدیران پروژه 10:40
ایجاد پایپ‌لاین‌های داده خودکار 09:00
مدیریت بدهی فنی در آماده‌سازی داده 08:52
آزمون None

فصل 5: فاز 4 - توسعه‌ مدل (آفرینش)

مرور فاز 4: ساخت مغز 08:55
انتخاب میان نظارت شده و نظارت نشده 07:41
موارد استفاده‌ی رگرسیون در برابر طبقه‌بندی 06:28
مدل‌های خوشه‌بندی و انجمنی 09:56
مقدمه‌ای بر درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی 09:28
معماری‌های شبکه‌ عصبی (CNNs و RNNs) 05:59
قدرت یادگیری انتقالی 05:20
LLMs و مدل‌های بنیادین برای سازمان 05:44
تیونینگ هایپرپارامتر: آنچه یک مدیر پروژه باید بداند 05:08
آموزش در برابر استنتاج: درک محاسبات 05:29
مشکل بیش‌برازش: نشانه‌ها و راه‌حل‌ها 05:01
کم‌برازش: چرا مدل یاد نمی‌گیرد؟ 04:53
هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) و منطق مدل 09:00
ابزارهای همکاری: Notebooks و Git 08:38
سرویس‌های Cloud AI در برابر مدل‌های سفارشی 08:14
خودکارسازی گردش‌کار با Auto-ML 07:11
نسخه‌سازی مدل و ردیابی تست‌ها 06:41
نهایی‌سازی مدل داوطلب 05:57
آزمون None

فصل 6: فاز 5 - ارزیابی (تضمین کیفیت)

مرور فاز 5: آیا واقعاً کار می‌کند؟ 11:37
صحت در برابر دقت در برابر یادآوری 11:23
ماتریس درهم‌ریختگی: بهترین دوست مدیر پروژه 06:17
F1-Score: ایجاد تعادل میان دقت و یادآوری 06:07
منحنی‌های AUC-ROC: مصورسازی عملکرد 06:30
خطای میانگین مربعات (MSE) برای رگرسیون 05:41
ارزیابی انصاف مدل و سوگیری پنهان 05:56
تست استرس مدل (موارد مرزی) 06:04
تست پذیرش کاربر (UAT) برای هوش مصنوعی 05:25
سنجش موفقیت در برابر اهداف فاز 1 05:13
شناسایی بدهی فنی در مدل 04:51
تحلیل هزینه‌ عملکرد مدل 04:51
دموی ذینفعان: چگونه نتایج را ارائه کنیم؟ 04:50
آزمون None

فصل 7: فاز 6 - استقرار (عرضه)

مرور فاز 6: هوش مصنوعی در دنیای واقعی 04:52
الگوهای استقرار: وب، موبایل، Edge 05:36
استراتژی‌های استنتاج بلادرنگ در برابر دسته‌ای 05:12
یکپارچه‌سازی و معماری API 04:54
کانتینرسازی: Docker و Kubernetes 05:06
MLOps: دواپس برای هوش مصنوعی 04:49
استقرارهای آبی-سبز و قناری 04:58
نظارت بر رانش مدل (افت عملکرد) 05:05
نظارت بر رانش داده (تغییر ورودی‌ها) 04:37
ایجاد حلقه‌های بازخورد برای آموزش مجدد 05:02
مقیاس‌بندی زیرساخت هوش مصنوعی برای رشد 04:53
امنیت: محافظت از مدل‌ها در برابر حملات 04:43
نظارت اخلاقی پس از عرضه 04:43
بازنشسته‌کردن یک مدل: استراتژی خروج 04:29
آزمون None

فصل 8: مدیریت عملی هوش مصنوعی (جعبه‌ ابزار مدیر پروژه)

رهبری روزانه با ذهنیت CPMAI 04:55
چرا مدل آبشاری سنتی برای هوش مصنوعی شکست می‌خورد؟ 04:50
تطبیق Scrum برای اسپرینت‌های علم داده 05:01
تعارض «پژوهش در برابر مهندسی» 04:47
چگونه «ناشناخته‌های ناشناخته» را مدیریت کنیم؟ 04:18
ساخت نقشه‌ راه پروژه‌ هوش مصنوعی 04:47
تخصیص منابع: توان محاسباتی در برابر نیروی انسانی 04:43
مدیریت بدهی فنی در گردش‌کارهای هوش مصنوعی 04:41
توضیح احتمال مدل به مدیران غیرفنی 04:27
تسهیل استندآپ‌های مؤثر برای تیم‌های داده 04:27
مورد استفاده: هوش مصنوعی برای نگهداری پیش‌بینانه 04:24
مورد استفاده: هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات مشتری 04:55
راه‌اندازی مرکز برتری هوش مصنوعی (CoE) 04:23
مذاکره برای دسترسی به داده میان دپارتمان‌ها 04:17
مدیریت مقاومت در برابر خودکارسازی با هوش مصنوعی 03:55
اخلاق جابه‌جایی شغلی 04:04
شناسایی «کار پنهان» در برچسب‌گذاری داده 04:00
مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی چندفروشنده‌ای 04:26
ارزیابی ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز در برابر تجاری 04:34
اصول امنیت برای مدیران پروژه‌ هوش مصنوعی 05:03
مالکیت معنوی (IP) در مدل‌های هوش مصنوعی 05:16
استراتژی‌های مدیریت تغییر در هوش مصنوعی 04:39
ورک‌شاپ: تدوین برنامه‌ ارتباطی هوش مصنوعی 04:32
جمع‌بندی پروژه: مستندسازی دروس آموخته‌ شده 04:38
آزمون None

فصل 9: Generative AI و آینده‌ CPMAI

Generative AI در برابر Discriminative AI: نگاه مدیر پروژه 05:13
درک مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) 05:31
ارزش کسب‌وکاری مدل‌های بنیادین 05:21
مهندسی پرامپت برای افزایش بهره‌وری پروژه 05:11
استفاده از هوش مصنوعی برای نوشتن الزامات پروژه 04:29
ریسک‌های توهم هوش مصنوعی در کسب‌وکار 05:28
حریم خصوصی داده در عصر ChatGPT 04:58
فاین تیونینگ در برابر RAG (بازیابی نسل افزوده) 05:34
مدیریت هزینه‌های LLM و محدودیت‌های توکن 05:36
پایگاه‌ داده‌‌های برداری: چرا برای GenAI مهم‌ هستند؟ 05:26
ارزیابی کیفیت خروجی GenAI 04:54
تزریق پرامپت و ریسک‌های امنیتی 05:11
GPTs سفارشی برای استفاده‌ تیم داخلی 05:42
استفاده‌ اخلاقی از تصاویر و رسانه‌های مولد 05:13
آینده‌ ایجنت‌های هوش مصنوعی و خودمختاری 05:28
تأثیر GenAI بر متدولوژی CPMAI 05:16
مورد استفاده: GenAI برای بازبینی حقوقی خودکار 05:19
مورد استفاده: GenAI برای تولید کد 05:33
مورد استفاده: GenAI برای بازاریابی فوق‌شخصی‌سازی‌ شده 05:39
تدوین سیاست GenAI برای سازمان شما 05:27
مدیریت «Shadow AI» در محیط کار 04:54
تحول سریع هوش مصنوعی: بروز ماندن 05:06
گذار از یادگیری ماشین سنتی به پروژه‌های GenAI 09:00
بازگشت سرمایه‌ GenAI: بهره‌وری در برابر نوآوری 04:50
آزمون None

فصل 10: تسلط به آزمون CPMAI و رشد حرفه‌ای

رمزگشایی سناریوهای پیچیده‌ متدولوژی 05:04
درک تفاوت پاسخ‌های «محتمل‌ترین» و «بهترین» 05:00
7 الگو: تمرین سناریوهای آزمون 05:06
اخلاق و هوش مصنوعی قابل‌ اعتماد: تمرکز آزمون 05:06
کیفیت داده و سوگیری: تمرکز آزمون 05:05
انتخاب KPI: تمرکز آزمون 05:02
استقرار و رانش: تمرکز آزمون 05:06
اصطلاحات MLOps برای آزمون 05:11
CPMAI در برابر PMP: پر کردن شکاف 04:57
مرور مطالعه‌ موردی: شخصی‌سازی خرده‌فروشی 04:56
مرور مطالعه‌ موردی: تشخیص تقلب مالی 05:00
مرور مطالعه‌ موردی: لجستیک مستقل 05:07
ایجاد برنامه‌ موفقیت برای «روز آزمون» 05:17
استراتژی‌های پاسخ‌گویی به متریک‌های مبتنی بر ریاضی 08:11
مرور واژه‌نامه‌ CPMAI 06:03
مرور سریع و لحظه‌آخری متدولوژی 06:25
نکات نهایی برای نظارت از راه دور در آزمون 04:47
حفظ اعتبار گواهینامه شما (PDUs) 05:34
آزمون None

فصل 11: ارزیابی‌های نهایی و گواهینامه

آشنایی با محیط آزمون آزمایشی 04:11
تحلیل نقاط قوت و ضعف شما 06:34
مرور دوباره‌ مفاهیم کلیدی فاز 2 10:56
مرور دوباره‌ مفاهیم کلیدی فاز 4 06:15
چگونه سؤالات آزمون را سریع‌تر بخوانیم؟ 06:02
مدیریت زمان در طول آزمون نهایی 04:28
شناسایی «امتیاز موفقیت» شما 04:05
استراتژی نهایی: شب قبل از آزمون 04:01
کوچینگ شغلی: رزومه‌ مدیر پروژه‌ هوش مصنوعی 04:56
نمایش مهارت‌های CPMAI در LinkedIn 04:52
مدیریت مصاحبه‌های فنی به‌ عنوان فردی غیرکدنویس 05:03
پروژه‌ پورتفولیو: مستندسازی Business Case فاز 1 04:57
پروژه‌ پورتفولیو: مستندسازی گزارش کیفیت داده 05:21
پروژه‌ پورتفولیو: ایجاد ماتریس ارزیابی هوش مصنوعی 05:09
پروژه‌ پورتفولیو: طراحی نقشه‌ راه استقرار 04:59
هدایت ورک‌شاپ‌های هوش مصنوعی برای تیم فعلی شما 04:55
اثرگذاری بدون اختیار رسمی در علم داده 05:54
ساخت برند حرفه‌ای خود در حوزه‌ی هوش مصنوعی 04:39
شبکه‌سازی با کامیونیتی جهانی CPMAI 05:49
تبدیل شدن به یک رهبر فکری در حوزه‌ هوش مصنوعی 04:51
حفظ اخلاق‌مداری در صنعتی با سرعت تغییر بالا 04:53
مورد استفاده‌ نهایی: هوش مصنوعی برای منافع اجتماعی 05:08
مورد استفاده‌ نهایی: هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند 05:11
مورد استفاده‌ نهایی: هوش مصنوعی در اکتشافات فضایی 05:07
عیب‌یابی خطاهای پس از استقرار 05:09
مقیاس‌بندی هوش مصنوعی از محلی به جهانی 05:03
نقش هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی استراتژیک 04:45
مدیریت هوش مصنوعی در صنایع بسیار قانون‌مند (امور مالی و مراقبت‌های بهداشتی) 04:58
زیرساخت هوش مصنوعی: درک ابر در برابر هیبریدی 04:56
اهمیت نسب داده 04:53
MLOps پیشرفته: آموزش مداوم (CT) 04:50
داشبوردهای نظارت بر مدل برای ذینفعان 04:44
مدیریت افت عملکرد مدل در بازارهای ناپایدار 04:49
طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی برای دسترس‌پذیری 04:53
آینده‌ همکاری انسان و هوش مصنوعی 06:59
10 کتاب و منبع برتر برای مدیران پروژه‌ هوش مصنوعی 06:34
جمع‌بندی نهایی متدولوژی: جزئیات مهم 06:45
منشور پروژه‌ هوش مصنوعی 05:15
چک‌لیست آمادگی داده 05:15
گزارش عملکرد مدل 05:06
فهرست ذینفعان برای هوش مصنوعی 04:43
ارزیابی اخلاق هوش مصنوعی 04:52
بررسی عمیق: عملکرد Edge AI در برابر Cloud AI 07:22
بررسی عمیق: مشکلات Cold Start در هوش مصنوعی 09:32
بررسی عمیق: حلقه‌های بازخورد و یادگیری تقویتی 07:27
بررسی عمیق: LLMs چگونه «فکر می‌کنند؟ (مکانیسم توجه) 07:32
غلبه بر «خستگی از AI» در تیم شما 07:41
توجیه هزینه‌های هوش مصنوعی برای CFO 06:43
پیاده‌سازی هوش مصنوعی حفظ‌کننده‌ حریم خصوصی 08:57
مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی در استارتاپ‌ها در برابر سازمان‌های بزرگ 11:05
گذار از AI مدل‌محور به AI داده‌محور 10:31
توضیح‌پذیری: LIME و SHAP برای مدیران پروژه 09:53
یادگیری مداوم: چگونه مدل را بروز نگه داریم؟ 09:55
طراحی سازوکارهای ایمن‌ساز برای هوش مصنوعی 09:31
روانشناسی اعتماد به هوش مصنوعی 11:06
ساخت یک وبسایت پورتفولیوی هوش مصنوعی 10:14
هوش مصنوعی در ابزارهای مدیریت پروژه (زمانبندی خودکار) 09:12
ریسک پیشرفته: مسئله‌ هم‌راستایی 09:37
منتورینگ مدیران پروژه‌ جوان در حوزه‌ هوش مصنوعی 09:59
استفاده از CPMAI برای پروژه‌های غیرانتفاعی 07:14
راه‌اندازی Model Registry 05:55
درک سخت‌افزار: TPU در برابر GPU در برابر NPU 05:46
Green AI: کاهش ردپای کربنی مدل‌ها 05:54
تفاوت‌های فرهنگی در پذیرش هوش مصنوعی 05:28
مذاکره با فروشندگان AI: مدل‌های قیمت‌گذاری 05:39
اعتبارسنجی کیفیت داده‌ مصنوعی 05:20
نقش مالک محصول هوش مصنوعی 05:11
حاکمیت داده: تسلط به متادیتا 05:05
مدیریت ورودی‌های چندوجهی (تصویر + متن) 05:45
مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی برای بهره‌وری داخلی 05:14
مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی برای محصولات روبه‌مشتری 04:46
چرخش استراتژیک: چه زمانی یک مدل را متوقف کنیم؟ 04:12
گذار از پایلوت به تولید 05:23
مدیریت تیم‌های پژوهشی پرسرعت هوش مصنوعی 04:38
مدیریت «هیاهوی AI» در جلسات ذینفعان 04:18
سنجش «اثر انسانی» هوش مصنوعی 04:32
مهارت‌های آینده: از مهندسی پرامپت تا ارکستراسیون ایجنت 05:16
بازگشت سرمایه‌ بلندمدت گواهینامه CPMAI 04:43
شبیه‌سازی آزمون نهایی: 10 سؤال پایانی 04:54
نکته کلیدی پایانی: آینده‌ مدیریت پروژه 04:29
جمع‌بندی دوره و سپاسگزاری 03:26
آزمون None