پیادهسازی استراتژی داده برای Responsible AI
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
این دوره درک عمیقی از ملاحظات، پیامدها و مسائل مربوط به داده ارائه میدهد که معمولاً در طول چرخه عمر توسعه محصول هوش مصنوعی مشاهده میشوند.
این دوره درک عمیقی از ملاحظات، پیامدها و مسائل مربوط به داده ارائه میدهد که معمولاً در طول چرخه عمر توسعه محصول هوش مصنوعی مشاهده میشوند. مدرس، Brandeis Marshall، شما را در فرآیند تکراری حرکت از یک مسئله کسبوکار به یک راه حل هوش مصنوعی که آن مسئله را حل میکند، راهنمایی میکند.
تاکتیکهای سازماندهی داده، نیازهای کیفیت و تنوع داده، رویکردهای بروزرسانی مداوم داده و اصول امنیت و حریم خصوصی داده را بررسی کنید. یاد بگیرید که ویژگیها و عملکردهای کلیدی ابزارهای generative AI موجود را برای پشتیبانی و بهبود فعالیتهای مسئولانه داده و هوش مصنوعی شناسایی کنید.
پیادهسازی استراتژی داده برای Responsible AI
-
الزامات استراتژی داده برای responsible generative AI 0:01:16
-
منشأ داده 0:02:09
-
شفافیت: چه اتفاقی برای داده میافتد؟ 0:03:04
-
پاسخگویی: تصمیمگیری راهنمای داده 0:04:07
-
حاکمیت: اخلاق داده و برابری داده 0:03:40
-
داده و چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی 0:04:03
-
گسترش منابع داده 0:03:46
-
پردازش داده در زمان واقعی 0:03:01
-
تغییرات مقیاسپذیری و کارایی 0:03:23
-
بهبود حاکمیت داده 0:03:59
-
مدلهای پایه generative AI 0:03:19
-
تطبیق مدلهای پایه 0:03:38
-
مقیاسپذیری مدلهای پایه 0:03:50
-
تأثیرات اجتماعی مدلهای پایه 0:04:21
-
امنیت generative AI 0:03:42
-
اصول تیونینگ دقیق 0:03:29
-
متدهای تیونینگ دقیق 0:02:33
-
تولید تقویتشده با بازیابی 0:03:42
-
استراتژیهای استقرار مدل 0:03:34
-
استقرار دستهای 0:03:17
-
یکپارچهسازی API endpoint 0:03:16
-
سیستمهای پاسخ در زمان واقعی 0:02:43
-
استراتژیهای مدیریت مدل 0:02:47
-
نسخهبندی داده 0:03:41
-
نسخهبندی کد 0:02:50
-
ردیابی آزمایشها 0:03:27
-
نظارت بر مدل 0:03:17
-
گامهای بعدی 0:00:53
مشخصات آموزش
پیادهسازی استراتژی داده برای Responsible AI
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:28
- مدت زمان :1:30:47
- حجم :146.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy