برنامهریزی، استراتژی و تطابق دادهها برای ابتکارات هوش مصنوعی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
در این دوره، با راهبردهای هوش مصنوعی که اهداف سازمانی را تقویت میکنند، آشنا میشوید. راهنماییهای تخصصی از سوی معمار ابری، نویسنده و کارشناس Google Cloud، دن سالیوان، دریافت خواهید کرد.
یاد میگیرید چگونه فناوریهای هوش مصنوعی را با اهداف تجاری همسو کنید. همچنین بهترین روشها برای جمعآوری دادهها، تضمین کیفیت آنها و حفظ حریم خصوصی را کشف میکنید. درک عمیقی از دادههای ساختاریافته، نیمهساختاریافته و بدون ساختار درباره موضوعاتی مانند پردازش دستهای و جریان، حاکمیت دادهها، ردپای حسابرسی و چارچوبهای اخلاقی در ابتکارات هوش مصنوعی به دست میآورید.
این دوره شما را برای تحلیل چالشهای واقعی داده و بهینهسازی زیرساختهای هوش مصنوعی سازمانتان مجهز میکند. چه در حال تبدیل فرآیندهای کسبوکار باشید یا در حال توسعه توانمندیهای هوش مصنوعی، ابزارهای موجود در این دوره به شما کمک میکنند بر محیطهای پیچیده دادهها تسلط یابید و راهحلهای مقیاسپذیر و قابل اعتماد در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کنید.
برنامهریزی، استراتژی و تطابق دادهها برای ابتکارات هوش مصنوعی
-
به این دوره خوش آمدید 0:00:38
-
مواردی که باید بدانید 0:00:53
-
شناسایی منابع داده 0:06:06
-
جمعآوری دادههای ساختاریافته، نیمهساختاریافته و بدون ساختار 0:06:14
-
روشهای نمونهگیری داده و ملاحظات آماری 0:04:32
-
سریکارهای جمعآوری داده خودکار 0:05:31
-
چالش: شناسایی معیارهای مرتبط با جمعآوری دادهها 0:00:14
-
راهحل: شناسایی معیارهای مهم جمعآوری داده 0:00:31
-
شاخصهای کیفیت داده 0:03:35
-
روشهای اعتبارسنجی و تایید داده 0:02:43
-
روشهای تشخیص و اصلاح خطا 0:04:04
-
چالش: ارزیابی کیفیت داده 0:00:11
-
راهحل: ارزیابی کیفیت داده 0:00:16
-
نرمالسازی و استانداردسازی دادهها 0:05:33
-
مدیریت دادههای گمشده و outliers 0:05:44
-
روشهای افزایش داده 0:04:30
-
مهندسی و انتخاب ویژگیها 0:05:55
-
چالش: مهندسی ویژگیها 0:00:12
-
راهحل: مهندسی ویژگیها 0:00:54
-
انواع سیستمهای ذخیرهسازی: ذخیرهسازی شیءگرا 0:04:18
-
انواع سیستمهای ذخیرهسازی: ذخیرهسازی بلوک و فایل 0:04:09
-
انواع سیستمهای ذخیرهسازی: پایگاههای داده 0:08:32
-
چالش: انتخاب سیستم ذخیرهسازی 0:00:19
-
راهحل: انتخاب سیستم ذخیرهسازی 0:00:21
-
سیستمهای پردازش دستهای 0:04:24
-
سیستمهای پردازش جریاستریمن 0:07:04
-
گسترش فرآیندهای پردازش هوش مصنوعی 0:07:27
-
چالش: انتخاب یک چارچوب 0:00:19
-
راهحل: انتخاب چارچوب 0:00:14
-
مدیریت فراداده 0:06:10
-
استورهای ویژگیها 0:05:53
-
کش کردن دادهها 0:04:36
-
چالش: قابلیتهای استور ویژگی 0:00:18
-
راهحل: قابلیتهای استور ویژگی 0:00:32
-
معماریهای مبتنی بر رویداد 0:06:16
-
الگوهای ادغام همزمان داده 0:08:53
-
سیستمهای مانیتورینگ و هشدار 0:06:53
-
چالش: الگوهای معماری 0:00:19
-
راهحل: الگوهای معماری 0:00:24
-
رعایت الزامات امنیتی و مقررات 0:06:42
-
روشهای حفاظتی حریم خصوصی در هوش مصنوعی 0:04:51
-
چارچوبهای حاکمیت دادهها 0:05:56
-
ردپاهای حسابرسی و لاگ کردن 0:04:04
-
چالش: متدهای حفاظت از حریم خصوصی 0:00:26
-
راهحل: متدهای حفاظت حریم خصوصی 0:00:29
-
اخلاق در هوش مصنوعی و استفاده مسئولانه از دادهها 0:03:11
-
شفافیت و تبیین 0:05:49
-
راهنماها و استانداردهای اخلاقی 0:04:57
-
چالش: اصول اخلاقی 0:00:16
-
راهحل: اصول اخلاقی 0:00:24
-
گامهای بعدی 0:00:35
مشخصات آموزش
برنامهریزی، استراتژی و تطابق دادهها برای ابتکارات هوش مصنوعی
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:51
- مدت زمان :3:17:17
- حجم :344.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 01:39:55
- تعداد درس: 6
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:47:39
- تعداد درس: 30
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:48:11
- تعداد درس: 47
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 54:55
- تعداد درس: 18
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:33:59
- تعداد درس: 86
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 23:25:23
- تعداد درس: 78
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 01:08:59
- تعداد درس: 8
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 12:44:39
- تعداد درس: 121
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی