دوره آموزشی الگوهای طراحی راهکارهای هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری

چطوری می‌تونی معماری داده‌های هوش مصنوعی رو توی فضای ابری به گونه‌ای بسازی که بتونه خیلی راحت با افزایش حجم داده و نیازها بزرگ‌تر و قوی‌تر بشه؟ بهترین روش‌ها و تکنیک‌ها برای بهینه‌سازی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی توی محیط‌های ابری چیا هستن؟ چطور می‌تونی برنامه‌های هوش مصنوعی مقاوم، مقرون به صرفه و انعطاف‌پذیر طراحی کنی که از قابلیت‌های اتوسکالینگ (auto-scaling) و اجرای بدون سرور (serverless inference) فضای ابری استفاده کنن؟

این دوره به بررسی الگوهای طراحی اثبات شده و اختصاصی برای هوش مصنوعی ابری می‌پردازه و به چالش‌های معماری داده، بهینه‌سازی آموزش مدل‌های توزیع‌شده و استقرار برنامه‌های مقاوم و مقیاس‌پذیر می‌پردازه. توماس ارل، نویسنده و یکی از برجسته‌ترین کارشناسان حوزه، با زبانی ساده و کاربردی این تکنیک‌ها رو آموزش می‌ده و بهت نشون می‌ده چطوری با استفاده از خدمات، منابع و زیرساخت‌های ابری، راهکارهای هوش مصنوعی بسیار کارآمد بسازی.

اهداف یادگیری
طراحی معماری داده هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در فضای ابری
یادگیری بهترین روش‌های بهینه‌سازی آموزش مدل‌های AI به صورت توزیع‌شده
آشنایی با مفاهیم اتوسکالینگ و اجرای بدون سرور برای برنامه‌های هوش مصنوعی
توسعه برنامه‌های AI مقاوم، مقیاس‌پذیر و با هزینه بهینه در محیط ابری
آشنایی با الگوهای طراحی اثبات شده برای پیاده‌سازی AI در فضای ابری
مدیریت زیرساخت و منابع ابری برای پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی پیچیده