دوره آموزشی هماهنگسازی هوش مصنوعی: توسعه و آزمایش نمونه اولیه هوش مصنوعی شما
58 دقیقهمتوسط2025-04-09
مدرسین

Nayan Saxena
جزئیات دوره
در این دوره، توسعهدهندگان هوش مصنوعی بهصورت عملی با روند ساخت و آزمایش یک نمونه اولیه (Prototype) آشنا میشن. مدرس، نایان ساکسنا، مرحلهبهمرحله نشون میده چطور یک نمونه اولیه ساده بسازید و مدلهای هوش مصنوعی خودتون رو توی اون ادغام کنید. همچنین با بهترین روشها برای تست و اشکالزدایی مدلهای AI آشنا میشید و یاد میگیرید چطور با ابزارهای مختلف روند توسعه و هماهنگسازی (orchestration) پروژههای هوش مصنوعی رو سریعتر و مؤثرتر پیش ببرید.
🎯 اهداف یادگیری:
ساخت یک MVP یا حداقل محصول قابل ارائه از یک نمونه اولیه هوش مصنوعی.
تست و رفع اشکال مدلهای AI با ابزارهای تخصصی.
آشنایی با فرآیند ادغام مدلهای هوش مصنوعی در محیط نمونه اولیه.
استفاده از اصول و روشهای حرفهای در تست، دیباگ و بهبود مدلها.
بهکارگیری ابزارهای orchestration برای مدیریت بهتر پروژه و همکاری تیمی.
🎯 اهداف یادگیری:
ساخت یک MVP یا حداقل محصول قابل ارائه از یک نمونه اولیه هوش مصنوعی.
تست و رفع اشکال مدلهای AI با ابزارهای تخصصی.
آشنایی با فرآیند ادغام مدلهای هوش مصنوعی در محیط نمونه اولیه.
استفاده از اصول و روشهای حرفهای در تست، دیباگ و بهبود مدلها.
بهکارگیری ابزارهای orchestration برای مدیریت بهتر پروژه و همکاری تیمی.
مهارت ها
Software Quality AssuranceArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)Software DevelopmentOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - توسعه یک نمونه اولیه هوش مصنوعی
- 02 - آنچه باید بدانید
1. ساختن یک نمونه اولیه هوش مصنوعی
- 03 - AI MVP چیست؟
- 04 - انتخاب ابزارها و چارچوبها برای نمونه سازی هوش مصنوعی
- 05 - ساختن MVP از ابتدا
2. اشکال زدایی و عیب یابی برنامههای کاربردی هوش مصنوعی
- 06 - مشکلات رایج نمونه اولیه هوش مصنوعی
- 07 - رفع اشکال overfitting و underfitting
- 08 - رسیدگی به خطاهای مربوط به داده ها
3. آزمایش و اشکال زدایی نمونه اولیه هوش مصنوعی شما
- 09 - چرا آزمایش در توسعه هوش مصنوعی اهمیت دارد
- 10 - تست واحد برای اجزای هوش مصنوعی
- 11 - تست عملکرد مدل هوش مصنوعی شما
4. آماده سازی نمونه اولیه خود برای تولید
- 12 - انتقال از نمونه اولیه به تولید
- 13 - بهینهسازی نمونه اولیه خود برای مقیاس پذیری
- 14 - دامهای رایج تولید
نتیجه گیری
- 15 - مراحل بعدی و منابع اضافی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی MLOps و هماهنگی خطوط داده برای سیستمهای هوش مصنوعی
- دوره آموزشی هماهنگی هوش مصنوعی: برنامه ریزی و هماهنگی برای مشاهده پذیری
- دوره آموزشی OpenAI API: عامل ها
- دوره آموزشی امنیت هوش مصنوعی مولد: استراتژیها، روشها، ابزارها و بهترین شیوهها
- دوره آموزشی LangGraph.js: ساخت ایجنت با جاوااسکریپت
- دوره آموزشی ساخت اپلیکیشنهای پیشرفته هوش مصنوعی با Prompt Flow
- دوره آموزشی هماهنگی هوش مصنوعی: طراحی معماری نمونه و استراتژی دادهها
- دوره آموزشی مبانی هماهنگی هوش مصنوعی
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی ساخت محصولات هوش مصنوعی: گواهینامه حرفهای معماری و ارکستراسیون
- مسیر آموزشی ملزومات MLOps برای برنامهنویسها و مهندسان هوش مصنوعی: ابزارها، پایپلاینها و نکات امنیتی
- مسیر آموزشی کار با داده: مهندسی، یکپارچهسازی و MLOps برای هوش مصنوعی
- مسیر آموزشی گواهینامه حرفهای مبانی مهندسی داده
- مسیر آموزشی گواهینامه حرفهای مهندسی داده از Snowflake
- مسیر آموزشی آماده شدن برای گواهینامه Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
- مسیر آموزشی مدرک حرفهای ساخت محصولات هوش مصنوعی: فهم روند کار
- مسیر آموزشی ساخت یک معماری ابری سازمانی