اصول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مدیران محصول، برنامه و پروژه

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تکامل و انواع هوش مصنوعی را درک کنید.
• مفاهیم و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین را درک کنید.
• اصول یادگیری عمیق را درک کنید.
• انقلاب پردازش زبان طبیعی (NLP) را کشف کنید.
• زیرساخت هوش مصنوعی و گزینه‌های استقرار را ارزیابی کنید.
• بهترین شیوه‌های MLOps را پیاده‌سازی کنید.
• مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های واقعی مستقر کنید.

پیش نیازهای دوره

• هیچ دانش قبلی در زمینه هوش مصنوعی، ML یا مدیریت محصول لازم نیست.
• نیاز به مهارت‌های توسعه نیست.
• یادگیری گام به گام
• ورک شاپ های عملی
• محیط یادگیری حمایتی

توضیحات دوره

تسلط به مدیریت محصول هوش مصنوعی: از استراتژی تا پیاده‌سازی: پتانسیل خود را در مدیریت محصول هوش مصنوعی آزاد کنید و آینده نوآوری را رهبری کنید.

بررسی دوره

در عصری که هوش مصنوعی (AI) در حال متحول کردن صنایع است، نقش مدیر محصول هوش مصنوعی محوری شده است. اما مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌توانید در این زمینه که به سرعت در حال تکامل است، برتری یابید؟ دوره جامع ما، "تسلط به مدیریت محصول هوش مصنوعی: از استراتژی تا پیاده‌سازی"، طراحی شده تا شما را به مهارت‌ها و دانش ضروری برای تبدیل شدن به یک رهبر در نوآوری محصول مبتنی بر هوش مصنوعی مجهز کند.

چرا این دوره؟

• همیشه پیشرو باشید: درک کنید که چگونه هوش مصنوعی مدیریت محصول را متحول می‌کند و چگونه می‌توانید از آن برای ایجاد محصولات پیشرفته استفاده کنید.
• پیشرفت شغلی: یاد بگیرید که چگونه وارد مدیریت محصول هوش مصنوعی شوید و فرصت‌های شغلی پردرآمد را کشف کنید.
• آموزش تخصصی: از بینش رهبران صنعت که پیچیدگی‌های هوش مصنوعی و مدیریت محصول را با موفقیت مدیریت کرده‌اند، بهره‌مند شوید.
• تجربه عملی: روی پروژه‌های واقعی کار کنید که شما را برای چالش‌هایی که مدیران محصول ML امروزه با آن‌ها روبرو هستند، آماده می‌کند.

تکامل هوش مصنوعی: از سیستم‌های مبتنی بر قانون تا یادگیری عمیق مدرن

پیشینه تاریخی و نقاط عطف کلیدی

هوش مصنوعی از زمان آغاز به کار خود، مسیر طولانی را پیموده است. در دهه 1950، Alan Turing، ریاضیدان بریتانیایی، ایده تقلید ماشین‌ها از هوش انسانی را مطرح کرد و بدین ترتیب انقلاب هوش مصنوعی را کلید زد. این دوران، عصر سیستم‌های مبتنی بر قانون بود که در آن ماشین‌ها از دستورالعمل‌های کدگذاری‌شده پیروی می‌کردند. این تکامل در دهه 1980 با سیستم‌های خبره ادامه یافت که تلاش می‌کردند تصمیم‌گیری انسان را در حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی شبیه‌سازی کنند.

با این حال، پیشرفت واقعی در هوش مصنوعی در دهه 1990 با ظهور یادگیری ماشین آغاز شد، که به سیستم‌ها اجازه می‌داد به جای صرفاً اتکا به قوانین از پیش تعیین شده، الگوها را از داده‌ بیاموزند. این گذر، راه را برای یادگیری عمیق و فناوری‌های قدرتمند هوش مصنوعی که امروزه استفاده می‌شوند، هموار کرد.

زمستان هوش مصنوعی و احیای اخیر

این مسیر هموار نبود. دوره‌هایی به نام زمستان‌های هوش مصنوعی در دهه‌های 1970 و 1980 وجود داشت که در آن کمبود قدرت محاسباتی و داده‌ ناکافی باعث کند شدن پیشرفت هوش مصنوعی شد. تا دهه 2010، زمانی که کلان داده (Big Data)، سخت‌افزار بهبودیافته (GPU/TPU) و الگوریتم‌های نوآورانه یادگیری عمیق در دسترس قرار گرفتند، هوش مصنوعی واقعاً احیا شد و جایگاه خود را در فناوری مدرن تثبیت کرد.

انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی محدود، هوش عمومی مصنوعی (AGI) و هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

امروزه، ما عمدتاً از هوش مصنوعی محدود، مانند موتورهای توصیه‌گر و دستیاران مجازی مانند سیری استفاده می‌کنیم. در مقابل، هوش عمومی مصنوعی (AGI) یک مفهوم آرمانی است که در آن یک هوش مصنوعی می‌تواند هر کار شناختی را مانند انسان انجام دهد. هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)، که از توانایی‌های انسانی فراتر خواهد رفت، نظری باقی مانده اما بحث‌هایی را درباره پیامدهای اخلاقی آن برانگیخته است.

یادگیری با نظارت‌: این نوع یادگیری شامل داده‌ برچسب‌گذاری شده مانند آموزش یک کودک با پرسش و پاسخ است. از آن در تشخیص کلاهبرداری و طبقه‌بندی ایمیل استفاده می‌شود. الگوریتم‌ها شامل رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم، و SVMs هستند.

یادگیری بدون نظارت: در این رویکرد، هوش مصنوعی داده‌ بدون برچسب را برای یافتن الگوهای پنهان بررسی می‌کند. بسیار شبیه کارآگاهی که سرنخ‌ها را کشف می‌کند. موارد استفاده شامل بخش‌بندی مشتری و تشخیص ناهنجاری است. الگوریتم‌های رایج کی-میانگین و PCA هستند.

یادگیری تقویتی: این رویکرد به هوش مصنوعی می‌آموزد که تسک ها را از طریق آزمون و خطا انجام دهد و برای اقدامات مثبت پاداش دریافت کند. این روش در رباتیک، هوش مصنوعی بازی، و بهینه‌سازی شبکه‌های لجستیکی مانند ربات‌های انبار آمازون استفاده می‌شود.

اصول یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی، بلوک‌های سازنده یادگیری عمیق هستند که از نورون‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند. این‌ها چگونگی یادگیری مغز انسان را تقلید می‌کنند. از آن‌ها در کاربردهایی مانند امتیازدهی اعتباری و پردازش زبان استفاده می‌شود.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) بر کارهای تصویری مانند تشخیص چهره تمرکز دارند، در حالی که شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای مدیریت داده‌ ترتیبی مانند زبان یا پیش‌بینی سری‌های زمانی ایده‌آل هستند.

معماری ترنسفورمر، که مدل‌هایی مانند ChatGPT را قدرت می‌بخشد، با اجازه دادن به پردازش موازی و استفاده از مکانیزم‌های توجه برای تمرکز بر بخش‌های مهم داده، هوش مصنوعی را متحول کرد.

تجربه عملی و ورک شاپ ها

ماژول عملی: ساخت و استقرار مدل‌ها

در این دوره، ما نه تنها بر تئوری، بلکه بر پیاده‌سازی عملی نیز تأکید می‌کنیم. شما فرصت خواهید داشت با فریمورک‌هایی مانند Scikit-learn، و PyTorch و AWS SageMaker برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی کار کنید.

• پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشین با استفاده از Scikit-learn
• ساخت یک دسته‌بندی‌کننده تصویر با استفاده از PyTorch
• استقرار مدل‌ها با استفاده از داکر و Kubernetes

این ورک شاپ ها طراحی شده‌اند تا مهارت‌های لازم برای هدایت تیم‌های فنی و اتخاذ تصمیمات آگاهانه درباره پروژه‌های هوش مصنوعی را به شما بدهند.

زیرساخت و استقرار هوش مصنوعی

راه‌حل‌های ابری در مقابل راه‌حل‌های محلی

• استقرار هوش مصنوعی می‌تواند مبتنی بر ابر (AWS ،Azure ،GCP) یا محلی باشد. راه‌حل‌های ابری برای انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری، به ویژه برای استارتاپ‌ها، ترجیح داده می‌شوند. با این حال، راه اندازی محلی کنترل بهتری را ارائه می‌دهند که اغلب برای رعایت قوانین نظارتی مورد نیاز است.

شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری: GPU و TPU

• آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار قدرتمند نیاز دارد. GPUs همه‌کاره هستند و در تحقیقات استفاده می‌شوند، در حالی که TPUs (طراحی شده توسط گوگل) برای تسک هایی در سطح تولید بهینه‌سازی شده‌اند.

کانتینری‌سازی و ارکستراسیون

• ابزارهایی مانند داکر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند اپلیکیشن های هوش مصنوعی را به طور سازگار در محیط‌های مختلف بسته‌بندی و استقرار دهند، در حالی که Kubernetes به مدیریت و مقیاس‌بندی این استقرارها کمک می‌کند.

اصول MLOps

• مدل‌های هوش مصنوعی در تولید نیاز به نظارت و بروزرسانی مداوم دارند. MLOps (عملیات یادگیری ماشین) تضمین می‌کند که مدل‌ها به درستی نسخه‌بندی شده، به طور یکپارچه استقرار یافته و برای عملکرد نظارت می‌شوند، در نتیجه خطرات تغییر مدل را در طول زمان کاهش می‌دهد.

انقلاب پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP سنتی در مقابل NLP مدرن

NLP سنتی بر متدهای آماری ساده تکیه داشت، در حالی که NLP مدرن، که توسط ترانسفورمرهایی مانند BERT و GPT قدرت می‌گیرد، درک عمیق‌تری از متن را به ارمغان می‌آورد. NLP برای ساخت محصولاتی که زبان انسان را درک و تولید می‌کنند، از چت‌بات‌ها تا ابزارهای تحلیل احساسات، حیاتی است.

چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

• مدیران محصول، برنامه و پروژه مشتاق که قصد دارند در هوش مصنوعی تخصص پیدا کنند.
• مدیران محصول یا مهندسان فعلی که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در مجموعه مهارت‌های خود هستند.
• متخصصان و توسعه‌دهندگانی که به تلاقی هوش مصنوعی، فناوری و استراتژی کسب‌وکار علاقه‌مندند.

مزایای کلیدی

• برنامه درسی جامع: تمام جنبه‌ها از مبانی دانش تا استراتژی‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد.
• کاربردهای دنیای واقعی: از طریق پروژه‌ها و مطالعات موردی، تجربه عملی کسب کنید.
• پشتیبانی شغلی: دسترسی به لیست مشاغل، راهنمای حقوق و رویدادهای شبکه‌سازی

سؤالات متداول

یک مدیر محصول هوش مصنوعی چه چیزی باید بداند؟

• یک درک قوی از فناوری‌های هوش مصنوعی، روندهای بازار و نیازهای مشتری

پایین‌ترین حقوق برای یک مدیر محصول چقدر است؟

• موقعیت‌های سطح ورودی با حقوق رقابتی با پتانسیل رشد قابل توجه آغاز می‌شوند.

چگونه یک مدیر پروژه هوش مصنوعی شویم؟

• این دوره نقشه راه را ارائه می‌دهد که دانش فنی را با مهارت‌های مدیریت ترکیب می‌کند.

امروز در این دوره شرکت کنید و مسیر شغلی خود را متحول کنید!

فرصت تبدیل شدن به یک رهبر در مدیریت محصول هوش مصنوعی را از دست ندهید. با دانش و مهارت‌های کسب شده از این دوره، شما برای هدایت نوآوری و ایجاد تأثیر قابل توجه در هر سازمانی مجهز خواهید شد.

همین حالا شرکت کنید!

افراد همچنین جستجو می‌کنند:

• حقوق مشاغل مدیریت محصول هوش مصنوعی
• کتاب PDF مدیریت محصول هوش مصنوعی
• بهترین دوره‌های مدیریت محصول هوش مصنوعی
• گواهینامه مدیر محصول هوش مصنوعی مدرسه محصول
• مدیر محصول مجهز به هوش مصنوعی: ترکیب استراتژی و فناوری PDF

با بهترین دوره مدیریت محصول هوش مصنوعی پیشرو باشید!

به هزاران متخصصی بپیوندید که با برنامه ما مسیر شغلی خود را بهبود بخشیده‌اند. چه در نزدیکی سیاتل، واشنگتن باشید، چه مشاغل از راه دور را ترجیح دهید، یا به دنبال بهترین دوره‌های آنلاین باشید، این یک دوره قطعی برای تسلط به مدیریت محصول هوش مصنوعی است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مدیران محصول مشتاق تازه‌کار
• مدیران محصول تازه‌کار
• مهندسان نرم‌افزار در حال انتقال به مدیریت محصول
• کارآفرینان و بنیان‌گذاران استارتاپ تازه‌وارد در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• تحلیلگران کسب‌وکار و متخصصان داده تازه‌کار
• متخصصان بازاریابی در حال بررسی ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• تازه‌کاران و افراد مبتدی بین‌المللی در مدیریت محصول