دوره آموزشی پیادهسازی و ارزیابی راهحلهای هوش مصنوعی ابری: مبانی هوش مصنوعی مسئولانه
53 دقیقهمبتدی2025-02-11
مدرسین

Isil Berkun
Data Scientist at Intel Corp.
جزئیات دوره
در این دوره، ایسیل برکون، دانشمند داده، شما را با دانش و ابزارهای لازم برای پیادهسازی موفق فناوریهای هوش مصنوعی در سازمان خود آشنا میکند. این دوره بر گامهای ضروری پیادهسازی هوش مصنوعی، ابزارها و تکنیکها با تأکید ویژه بر رعایت اصول اخلاقی هوش مصنوعی تمرکز دارد. شما خواهید آموخت که چگونه مسائل اخلاقی را شناسایی کنید، تعصب و انصاف را مدیریت کنید و سیستمهای هوش مصنوعی را به صورت مستمر نظارت و بهبود دهید. از طریق مطالعهی موارد واقعی، نکات عملی را درباره آنچه که پروژههای هوش مصنوعی را موفق میکند یا باعث شکست آنها میشود، کشف خواهید کرد. در پایان دوره، شما ابزارها و چارچوبهای مورد نیاز برای رهبری ابتکارات هوش مصنوعی که همسو با اهداف سازمانی و استانداردهای اخلاقی باشد، در اختیار خواهید داشت.
اهداف آموزشی دوره:
✅ استفاده از گامهای کلیدی برای پیادهسازی مؤثر راهحلهای هوش مصنوعی در سازمان.
✅ تجزیه و تحلیل ابزارها و تکنیکهای مختلف ضروری برای پیادهسازی هوش مصنوعی.
✅ ارزیابی ملاحظات اخلاقی و مدیریت تعصب و انصاف در توسعه هوش مصنوعی.
✅ پیادهسازی استراتژیهای نظارت مستمر و بهبود تدریجی برای سیستمهای هوش مصنوعی.
✅ ارزیابی مطالعههای موردی واقعی از پیادهسازی موفق هوش مصنوعی و یادگیری از شکستهای پروژههای هوش مصنوعی.
✅ رهبری ابتکارات پیادهسازی هوش مصنوعی که همسو با اهداف سازمانی و ترویج فرهنگ توسعه هوش مصنوعی مسئولانه باشد.
اهداف آموزشی دوره:
✅ استفاده از گامهای کلیدی برای پیادهسازی مؤثر راهحلهای هوش مصنوعی در سازمان.
✅ تجزیه و تحلیل ابزارها و تکنیکهای مختلف ضروری برای پیادهسازی هوش مصنوعی.
✅ ارزیابی ملاحظات اخلاقی و مدیریت تعصب و انصاف در توسعه هوش مصنوعی.
✅ پیادهسازی استراتژیهای نظارت مستمر و بهبود تدریجی برای سیستمهای هوش مصنوعی.
✅ ارزیابی مطالعههای موردی واقعی از پیادهسازی موفق هوش مصنوعی و یادگیری از شکستهای پروژههای هوش مصنوعی.
✅ رهبری ابتکارات پیادهسازی هوش مصنوعی که همسو با اهداف سازمانی و ترویج فرهنگ توسعه هوش مصنوعی مسئولانه باشد.
مهارت ها
Responsible AIArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)One-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - ایجاد هوش مصنوعی قابل اعتماد - از مفهوم تا تأثیر در دنیای واقعی
- 02 - هوش مصنوعی چه مسئولیتی دارد
- 03 - چرا اجرای هوش مصنوعی اهمیت دارد
1. پیادهسازی راه حلهای هوش مصنوعی
- 04 - مراحل اجرای استراتژیک هوش مصنوعی
- 05 - ابزارها و تکنیکهای پیادهسازی هوش مصنوعی
2. ارزیابی پلتفرمهای هوش مصنوعی ابری
- 06 - ارزیابی پلتفرمهای هوش مصنوعی ابری
- 07 - انتخاب بستر مناسب
3. اطمینان از هوش مصنوعی مسئول
- 08 - توسعه هوش مصنوعی اخلاقی و ملاحظات استراتژیک
- 09 - تعصب و انصاف در هوش مصنوعی
4. نظارت و بهبود سیستمهای هوش مصنوعی
- 10 - نظارت مستمر برای سیستمهای هوش مصنوعی
- 11 - بهبود مکرر سیستمهای هوش مصنوعی
5. مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی
- 12 - نمونههای اجرای موفق هوش مصنوعی
- 13 - درسهایی از شکستهای هوش مصنوعی
نتیجه گیری
- 14 - خلاصه و مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی: تحول در نتایج بالینی بیماران
- دوره آموزشی تعیین استراتژی ابری شما: برنامهریزی برای نقشه راه، زیرساخت و استقرار
- دوره آموزشی نیازمندیهای غیرعملکردی در فضای ابری: مبانی، برنامهریزی و پیادهسازی
- دوره آموزشی مدیریت دادههای حساس با هوش مصنوعی ابری و محلی
- دوره آموزشی آمادگی گواهینامه AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)
- دوره آموزشی میکروسرویسها و امنیت API برای معماران امنیت: از حفاظت دروازه تا امنیت کانتینر
- دوره آموزشی امنیت مدلهای زبانی بزرگ (LLM): چطور از سرمایهگذاریهات تو هوش مصنوعی مولد محافظت کنی
- دوره آموزشی یادگیری هوش مصنوعی Amazon SageMaker
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی مدرک حرفهای ساخت محصولات هوش مصنوعی: فهم روند کار
- مسیر آموزشی ساخت سیستمهای هوش مصنوعی عاملمحور برای رهبران فناوری
- مسیر آموزشی ساخت محصولات هوش مصنوعی با استفاده از سرویسهای Azure AI در چرخه توسعه
- مسیر آموزشی ساخت محصولات هوش مصنوعی: گواهی حرفهای مبانی نمونهسازی
- مسیر آموزشی درک هوش مصنوعی تولیدکننده برای رهبران فناوری
- مسیر آموزشی مهارت های اساسی هوش مصنوعی برای مدیریت Azure
- مسیر آموزشی تقویت مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
- مسیر آموزشی تبدیل شدن به یک استاد تحول دیجیتال