دوره آموزشی داده های مصنوعی برای آزمایش کنندگان نرم افزار
1 ساعت 18 دقیقهمتوسط2024-05-10
مدرسین

Mike Smith
R&D architect
جزئیات دوره
هنگامی که داده های واقعی کمیاب هستند یا زمانی که حریم خصوصی در اولویت است، استفاده از داده های مصنوعی برای آزمایش می تواند راه حل باشد. با تولید مصنوعی داده هایی که ویژگی های آماری داده های دنیای واقعی را تقلید می کند، مراحل تضمین کیفیت را می توان با موفقیت و با ریسک کمتر انجام داد.
در این دوره آموزشی، نحوه ایجاد چنین مجموعههای داده و نحوه استفاده از دادهها در طول سناریوهای آزمایش عملی را بیاموزید. با الگوریتم ها و ابزارهایی که می توانند برای ایجاد داده های مصنوعی استفاده شوند، آشنا شوید. در مورد نحوه کار با دادههای سری زمانی و بدون ساختار، بینشهایی دریافت کنید که با مدیریت قالبهای داده پیچیده، اعتماد به نفس شما را بهبود میبخشد. یک چالش در دوره، تمرین عملی را تسهیل میکند، بنابراین میتوانید با مراحل درگیر راحت شوید. مربی مایک اسمیت همچنین محدودیتهای مرتبط با دادههای مصنوعی را مورد بحث قرار میدهد و شما را آماده میکند تا در صورت بروز محدودیتها، بتوانید از آنها عبور کنید.
اهداف یادگیری
سناریوهایی را شناسایی کنید که در آن دادههای مصنوعی میتوانند در محیطهای آزمایشی استفاده شوند
یک مجموعه داده مصنوعی ایجاد کنید که داده های دنیای واقعی را تقلید کند
اقدامات پیشگیرانه را برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده ها در طول آزمایش انجام دهید
یک خط لوله داده مصنوعی برای تضمین کیفیت راه اندازی کنید
از داده های سری زمانی و داده های بدون ساختار در طول آزمایش استفاده کنید
در این دوره آموزشی، نحوه ایجاد چنین مجموعههای داده و نحوه استفاده از دادهها در طول سناریوهای آزمایش عملی را بیاموزید. با الگوریتم ها و ابزارهایی که می توانند برای ایجاد داده های مصنوعی استفاده شوند، آشنا شوید. در مورد نحوه کار با دادههای سری زمانی و بدون ساختار، بینشهایی دریافت کنید که با مدیریت قالبهای داده پیچیده، اعتماد به نفس شما را بهبود میبخشد. یک چالش در دوره، تمرین عملی را تسهیل میکند، بنابراین میتوانید با مراحل درگیر راحت شوید. مربی مایک اسمیت همچنین محدودیتهای مرتبط با دادههای مصنوعی را مورد بحث قرار میدهد و شما را آماده میکند تا در صورت بروز محدودیتها، بتوانید از آنها عبور کنید.
اهداف یادگیری
سناریوهایی را شناسایی کنید که در آن دادههای مصنوعی میتوانند در محیطهای آزمایشی استفاده شوند
یک مجموعه داده مصنوعی ایجاد کنید که داده های دنیای واقعی را تقلید کند
اقدامات پیشگیرانه را برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده ها در طول آزمایش انجام دهید
یک خط لوله داده مصنوعی برای تضمین کیفیت راه اندازی کنید
از داده های سری زمانی و داده های بدون ساختار در طول آزمایش استفاده کنید
مهارت ها
Software TestingMachine LearningGenerative AIArtificial Intelligence (AI)Software DevelopmentOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - قدرت دادههای مصنوعی را کشف کنید
- 02 - آنچه باید بدانید
- 03 - این دوره برای چه کسانی است
1. درک دادههای مصنوعی
- 04 - تعریف دادههای مصنوعی
- 05 - تولید دادههای مصنوعی
- 06 - از موارد برای دادههای مصنوعی در آزمایش استفاده کنید
2. جنبههای فنی دادههای مصنوعی
- 07 - الگوریتمها و ابزار
- 08 - تضمین حریم خصوصی دادهها با دادههای مصنوعی
- 09 - آزمایش با دادههای سری زمانی و بدون ساختار
3. دستی - تولید دادههای مصنوعی
- 10 - مقدمه ای بر ابزارهای تولید داده
- 11 - ایجاد اولین مجموعه داده مصنوعی
- 12 - تکنیکهای پیشرفته دادههای مصنوعی
- 13 - پروژه عملی - تقلید از دادههای دنیای واقعی
4. پیادهسازی عملی و مطالعات موردی
- 14 - راهاندازی خط لوله داده مصنوعی
- 15 - تضمین کیفیت و دادههای مصنوعی
- 16 - مطالعه موردی - پیادهسازی در دنیای واقعی
5. خطرات و چالش ها
- 17 - محدودیتهای دادههای مصنوعی
- 18 - نگرانیهای امنیتی
- 19 - آینده دادههای مصنوعی و آزمایش
نتیجه
- 20 - به سفر یادگیری دادههای مصنوعی خود ادامه دهید
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی آمادهسازی داده، مهندسی ویژگی و افزایش داده برای مدلهای هوش مصنوعی
- دوره آموزشی افزایش بهرهوری شما بهعنوان یک دانشمند داده با هوش مصنوعی مولد
- دوره آموزشی ارتقای مهارتهای اکسل با ابزارهای هوش مصنوعی مولد
- دوره آموزشی پاکسازی دادهها برای علم داده مؤثر: واردکردن دادهها، تشخیص ناهنجاری، پرکردن مقادیر گمشده و مهندسی ویژگیها
- دوره آموزشی دوره آموزشی تجزیه و تحلیل داده های شطرنجی جغرافیایی در پایتون
- دوره آموزشی ابزارهای مولد هوش مصنوعی برای بهره وری و تحقیق
- دوره آموزشی تحلیل و تجسم دادهها بدون کدنویسی با ChatGPT
- دوره آموزشی داده مصنوعی بهعنوان آیندهی حریم خصوصی، شفافیت و عدالت در هوش مصنوعی: مقدمهای برای دانشمندان و مدیران داده
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی ملزومات MLOps برای برنامهنویسها و مهندسان هوش مصنوعی: ابزارها، پایپلاینها و نکات امنیتی
- مسیر آموزشی تبدیل شدن به یک مهندس DevOps
- مسیر آموزشی پایتون برای حرفهایهای داده در حوزه بهداشت و درمان
- مسیر آموزشی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی: اصول برای نقشهای فنی
- مسیر آموزشی آماده شدن برای آزمون AWS Certified Developer - Associate (DVA-C01)
- مسیر آموزشی ارتقا مهارت های خود در پردازش زبان طبیعی
- مسیر آموزشی تقویت مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
- مسیر آموزشی رهبری استراتژیک و تأثیرگذاری سازمانی برای مدیران باتجربه