اصول و شیوه‌های چرخه‌ عمر Generative AI

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مراحل کلیدی چرخه عمر GenAI - آشنایی با مراحل اصلی چرخه عمر generative AI و اهمیت آنها در استقرار موفق هوش مصنوعی
• نقش حاکمیت در پروژه‌های هوش مصنوعی - یادگیری درباره فریمورک‌های حاکمیت برای اطمینان از انطباق اخلاقی و مقرراتی در طول چرخه عمر هوش مصنوعی
• شناسایی مشکل و جمع‌آوری الزامات- بررسی استراتژی‌هایی برای تعریف مسائل و همسویی راه‌حل‌های GenAI با اهداف کسب‌وکار
• تایپ‌های داده‌ و استراتژی‌های اکتساب داده - کسب بینش‌های لازم در انتخاب و به دست آوردن داده مناسب برای توسعه مدل GenAI
• اطمینان از کیفیت داده‌ و اخلاق - درک اهمیت دقت داده‌، کیفیت و ملاحظات اخلاقی در طول فرآیند جمع‌آوری
• طراحی و انتخاب مدل GenAI - یادگیری انتخاب مناسب‌ترین مدل‌های generative AI برای تسک‌های مختلف و طراحی مدل‌های سفارشی
• بهینه‌سازی عملکرد مدل - کشف تکنیک‌های تیونینگ و بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به بهترین عملکرد
• آماده‌سازی و نظارت بر داده‌ آموزش - بررسی نحوه آماده‌سازی و انتخاب داده‌ آموزش و نظارت بر فرآیند آموزش برای اجتناب از مشکلات رایج
• استقرار و یکپارچه‌سازی مدل‌های GenAI - یادگیری بهترین شیوه‌ها برای یکپارچه‌سازی generative AI در سیستم‌های موجود و مدیریت تغییر به‌طور موثر
• نظارت مداوم و نگهداری مدل - درک ابزارها و متریک‌های مورد نیاز برای نظارت بر عملکرد و مدیریت تغییر مدل در طول زمان
• ملاحظات حریم خصوصی داده و امنیت سایبری - کسب بینش‌هایی برای حفاظت از مدل‌ها و داده‌ در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از تطابق با مقررات حریم خصوصی
• حسابرسی و گزارش‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی - یادگیری انجام حسابرسی‌های عملکرد، حفظ شفافیت و مستندات چرخه‌های عمر هوش مصنوعی برای انطباق
• مدیریت بروزرسانی‌ها و نسخه‌های مدل‌های هوش مصنوعی - بررسی استراتژی‌هایی برای مدیریت نسخه‌ها و پیاده‌سازی حلقه‌های بازخورد برای بهبود مداوم
• از کار انداختن مدل های هوش مصنوعی - درک زمان و نحوه بازنشستگی مدل‌ها به‌طور اخلاقی و اطمینان از استراتژی‌های صحیح آرشیو داده و مدل
• بازخورد کاربر و توسعه تکرارشونده - یادگیری نحوه گنجاندن بازخورد کاربران و مدیریت چرخه‌های توسعه تکرارشونده برای بهبود مداوم
• روندهای آینده در مدیریت چرخه عمر GenAI - کسب بینش‌هایی درباره فناوری‌های نوظهور، روندهای حاکمیت هوش مصنوعی و نوآوری‌ها که آینده GenAI را شکل می‌دهند.

پیش‌نیازهای دوره

• هیچ الزاماتی وجود ندارد.

توضیحات دوره

این دوره یک بررسی جامع از چرخه عمر generative AI (GenAI) ارائه داده و برای دانشجویان درکی قوی از اصول و فرآیندهای کلیدی فراهم می‌کند که در توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های GenAI دخیل هستند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده که به دانش نظری و اصولی بپردازد و بر جنبه‌های استراتژیک هر مرحله از چرخه عمر GenAI تأکید کند تا اطمینان حاصل شود که شرکت‌کنندگان دیدگاه عمیقی از نحوه تکامل generative AI از مفهوم تا استقرار و فراتر از آن به دست می‌آورند.

دانشجویان نخست به بررسی چرخه عمر GenAI می‌پردازند، مراحل آن را می‌فهمند و درک می‌کنند که چرا مدیریت موثر برای تضمین موفقیت عملیاتی و یکپارچگی اخلاقی حیاتی است. این بخش مقدمه‌ای پایه‌ای برای مباحث دقیق‌تر است که در ادامه می‌آید و شرکت‌کنندگان را از طریق نقش‌های مختلفی که ذینفعان ایفا می‌کنند و فریمورک‌های حاکمیت ضروری که همسویی با استانداردهای قانونی و اهداف سازمانی را حفظ می‌کند، راهنمایی می‌کند.

این سفر با تحلیل عمیق شناسایی مشکل و جمع‌آوری الزامات ادامه می‌یابد. در اینجا، دانشجویان اهمیت همسویی قابلیت‌های هوش مصنوعی با اهداف کسب‌وکار و همچنین تکنیک‌های جمع‌آوری و اعتبارسنجی الزامات عملکردی را با ذینفعان مرتبط یاد می‌گیرند. تمرکز و تاکید این مراحل اولیه بر اهمیت اقدامات زیربنایی در تضمین اینکه پروژه‌های GenAI هدف‌مند و قابل‌اجرا باشند، می‌باشد.

با ورود دانشجویان به مراحل جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌، آنها با نقش حیاتی داده‌ در آموزش مدل‌های موثر GenAI آشنا می‌شوند. مباحثی مانند منبع‌یابی داده، تضمین کیفیت و ملاحظات اخلاقی به دانشجویان کمک می‌کند درک عمیق‌تری از پیچیدگی‌های مدیریت داده برای هوش مصنوعی پیدا کنند. این دوره دانشجویان را با تکنیک‌های پیش‌پردازش آشنا می‌کند که برای تبدیل داده‌ خام به ورودی‌های آموزشی ارزشمند ضروری هستند که در عین حال بر اهمیت آماده‌سازی دقیق در دستیابی به نتایج مطلوب تأکید می‌کند.

در بخش‌های بعدی، این دوره به جزئیات پیچیده طراحی، انتخاب و بهینه‌سازی مدل‌ها می‌پردازد. دانشجویان بینش‌هایی درباره انتخاب‌های ساختاری برای مدل‌های GenAI به دست می‌آورند و همچنین استراتژی‌هایی را برای انتخاب و طراحی مدل‌هایی که مناسب تسک‌های خاص هستند، می‌آموزند. پرفورمنس تیونینگ و اعتبارسنجی ذینفعان نیز بررسی می‌شود و بر ماهیت مشارکتی و تکرارشونده توسعه GenAI تأکید می‌شود. مباحث مربوط به آموزش مدل نیز بر اساس این مفاهیم بنا شده و چالش‌های فنی و استراتژی‌های عیب‌یابی لازم برای اصلاح موثر مدل‌ها را برجسته می‌کند.

مرحله استقرار به پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی سیستم‌های GenAI در زیرساخت‌های موجود و اطمینان از مقیاس‌پذیری می‌پردازد. دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه برای استقرار آماده شوند، تغییر را مدیریت کنند و فرآیندهای نظارت مداوم را پس از استقرار پیاده کنند. تأکید بر اهمیت نظارت در بلادرنگ برای شناسایی مسائلی مانند رانش مدل به‌کار می‌رود و بینش‌هایی درباره این‌که چگونه سازمان‌ها می‌توانند عملکرد بهینه را در طول چرخه عمر مدل حفظ کنند، ارائه می‌دهد.

این دوره همچنین به امنیت داده‌ و مدل‌ها پرداخته و بر حفاظت از مدل‌ها در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از انطباق با مقررات حریم خصوصی داده‌ تأکید دارد. تکنیک‌هایی مانند رمزنگاری، پاسخ به حادثه و پیاده‌سازی کنترل‌های امنیت، استراتژی‌های عملی را برای ایمن‌سازی اپلیکیشن‌های GenAI در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. حسابرسی و گزارش‌دهی مدل به‌عنوان ابزارهای ضروری برای ترویج شفافیت، مستندسازی انطباق و ایجاد اعتماد ذینفعان ارائه می‌شود.

نگهداری بلندمدت مدل و از کار انداختن نهایی نیز مورد بحث قرار می‌گیرد و به دانشجویان بینش‌هایی درباره نحوه بروزرسانی، مدیریت و بازنشستگی مدل‌ها به شیوه‌ای کنترل‌شده و اخلاقی ارائه می‌دهد. این بخش اهمیت حلقه‌های بازخورد، کنترل نسخه و بروزسانی‌های استراتژیک مدل را برای حفظ ارتباط مداوم و کارآیی عملیاتی برجسته می‌کند.

این دوره با نگاهی به روندهای آینده و چشم‌انداز در حال تحول مدیریت چرخه عمر GenAI پایان می‌یابد. مباحثی شامل تأثیر فناوری‌های نوظهور، نقش اتوماسیون در فرآیندهای چرخه عمر و تغییر به سوی حاکمیت هوش مصنوعی محور می‌باشد. این مباحث دانشجویان را ترغیب می‌کند که به‌طور انتقادی درباره آینده generative AI و پتانسیل آن برای شکل‌‌دهی به صنایع با حفظ شیوه‌های اخلاقی و پایدار فکر کنند.

از طریق این بررسی جامع، دانشجویان درک نظری لازم برای درک پیچیدگی‌های چرخه عمر GenAI را توسعه می‌دهند. این دانش به آنها امکان می‌دهد که به‌طور آگاهانه با این زمینه در حال تحول درگیر شوند و دیدگاهی آگاهانه درباره چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو پرورش دهند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصان فناوری - افرادی که به درک چرخه کامل مدل‌های generative AI و کاربردهای عملی آنها علاقه‌مند هستند.
• مدیران و رهبران کسب‌وکار - متخصصانی که به دنبال همسویی قابلیت‌های هوش مصنوعی با استراتژی‌های کسب‌وکار برای نوآوری و مزیت رقابتی هستند.
• دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی - کسانی که به دنبال عمیق‌تر کردن دانش خود درباره انتخاب، بهینه‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌ها در کانتکس‌های واقعی هستند.
• افسران انطباق و حاکمیت - افرادی که مسئول پیاده‌سازی فریمورک‌های حاکمیت هوش مصنوعی و اطمینان از انطباق اخلاقی در سیستم‌های هوش مصنوعی هستند.
• مدیران IT و سیستم‌ها - متخصصانی که وظیفه مدیریت استقرار، نظارت و نگهداری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت‌های سازمانی را دارند.
• مشاوران و مدیران پروژه - کسانی که ابتکارات هوش مصنوعی را رهبری می‌کنند و به درک منسجمی از جمع‌آوری الزامات، همسویی با ذینفعان و مدیریت چرخه عمر نیاز دارند.
• دانشجویان و دانشگاهیان در زمینه هوش مصنوعی و علم داده - یادگیرندگانی که به دنبال کسب اصول نظری در generative AI برای حمایت از تحقیقات آینده یا شیوه حرفه‌ای هستند.