جمعآوری استراتژیک داده، مدلسازی، و مدیریت کیفیت برای سیستمهای هوش مصنوعی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
با استراتژیهای ضروری برای طراحی شیوههای جمعآوری داده، مدلسازی و شیوههای مدیریت کیفیت، که از سیستمهای هوش مصنوعی دقیق، بیطرفانه و مؤثر پشتیبانی میکنند، آشنا شوید.
در این دوره، Joe Squire، استراتژیست داده، اصول اساسی جمعآوری استراتژیک داده، مدلسازی، و مدیریت کیفیت را که برای ساخت سیستمهای هوش مصنوعی مؤثر ضروری هستند، معرفی میکند.
یاد میگیرید که چگونه با تمرکز بر کیفیت، ارتباط، و نماینده بودن داده برای پشتیبانی از بینشهای قابلاعتماد هوش مصنوعی یک استراتژی جمعآوری داده را طراحی کنید که با اهداف کسبوکار همسو باشد. راههایی برای حفظ دقت داده، شناسایی و کاهش سوگیریها، و پیادهسازی شیوههای کنترل کیفیت برای بهبود یکپارچگی داده در سراسر گردشهای کاری هوش مصنوعی کشف میکنید.
علاوه بر این، مبانی مدلسازی داده را برای پشتیبانی از اپلیکیشنهای هوش مصنوعی بررسی میکنید و اصول قوی برای موضوعات بعدی در ذخیرهسازی مقیاسپذیر، مدیریت امن داده، و تکنیکهای پیشرفته پردازش هوش مصنوعی میسازید. در پایان این دوره، با استراتژیهای عملی مجهز میشوید تا از داده با کیفیت بالا اطمینان حاصل کنید که نتایج هوش مصنوعی دقیق و بدون سوگیری را به همراه دارند.
جمعآوری استراتژیک داده، مدلسازی، و مدیریت کیفیت برای سیستمهای هوش مصنوعی
-
اهمیت داده در هوش مصنوعی 0:00:42
-
آنچه باید بدانید 0:01:06
-
تعریف مشکل 0:03:28
-
شفافسازی اهداف 0:03:04
-
درک نیازمندیهای داده 0:06:51
-
درک مدلهای هوش مصنوعی و جمعآوری داده 0:04:38
-
برنامهریزی و اجرای جمعآوری داده 0:04:10
-
نیازمندیهای داده برای مدلسازی 0:04:57
-
بهبود نتایج با داده 0:02:52
-
معیارهای کیفیت داده 0:04:38
-
شناسایی و کاهش سوگیری 0:03:20
-
نظارت و انطباق مداوم 0:04:22
-
رویکرد جامع اتخاذ کنید 0:01:49
-
مثال واقعی: گردش کاری هوش مصنوعی ابتدا تا انتها 0:04:47
-
مرحلههای بعدی 0:00:53
مشخصات آموزش
جمعآوری استراتژیک داده، مدلسازی، و مدیریت کیفیت برای سیستمهای هوش مصنوعی
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:15
- مدت زمان :0:51:37
- حجم :83.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy