هوش مصنوعی و آینده کار: گردش کار و ابزارهای مدرن برای رهبران فناوری

مدرس Kristen Kehrer

انتشار 2026/06/30

مدت زمان 1h 27m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش AI and the Future of Work: Workflows and Modern Tools for Tech Leaders

به دلیل قابلیت‌های گسترده و پیچیدگی بیشتر، قرار دادن یادگیری ماشین در تولید به رویکردی اساساً متفاوت از پنج سال پیش نیاز دارد. رهبرانی که تیم‌های علم داده و هوش مصنوعی را مدیریت می‌کنند باید بدانند که با سیستم‌های مدرن ML و LLM چه چیزی به‌طور عملی قابل دستیابی است، چالش‌های اجتناب‌ناپذیری که تیم‌ها با آن‌ها مواجه خواهند شد، و نحوه هدایت اکوسیستم برای ارائه پشتیبانی مؤثر. این دوره شکاف بین MLOهای سنتی و دنیای در حال ظهور LLMOps را پر می‌کند و همه چیز را از نسخه‌سازی داده‌ها و ردیابی آزمایش گرفته تا عوامل بازیابی-افزوده و عوامل هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. کشف کنید که چگونه می توان تصمیمات معماری مهمی اتخاذ کرد - چه زمانی از API های شخص ثالث در مقابل مدل های میزبان خود استفاده کرد، چه زمانی RAG مناسب در مقابل تنظیم دقیق است، و چگونه سیستم های هوش مصنوعی ایمن و مقیاس پذیر با نظارت و حاکمیت مناسب بسازید. در پایان این دوره، شما یک مدل ذهنی مدرن از ارائه هوش مصنوعی خواهید داشت، آماده استفاده از ابزارها و زیرساخت‌های مورد نیاز تیم‌هایتان هستید، و می‌دانید چگونه مهارت‌ها را ارزیابی کنید، استعدادهای موجود را ارتقا دهید و محیطی ایجاد کنید که در آن نوآوری هوش مصنوعی رشد کند. این دوره نه تنها رهبران را برای مدیریت پروژه های هوش مصنوعی، بلکه برای موقعیت استراتژیک سازمان ها برای موفقیت در آینده مبتنی بر هوش مصنوعی آماده می کند.

AI for Business AI for Leadership Artificial Intelligence (AI) Technical Leadership Workflow Optimization

AI and the Future of Work

Lead AI initiatives that ship ()

Why modern AI workflows change leadership responsibilities ()

1. Building Reliable AI Systems: Foundation and Development

The modern AI stack: What leaders need to understand ()

Why data versioning and lineage are critical for AI teams ()

Data versioning for LLMs ()

Experiment tracking: Ensuring reproducibility and control ()

Using model registries ()

Understanding model behavior ()

2. Operating AI Systems in Production: Deployment and Management

Monitoring AI systems in production ()

CI/CD for AI systems: Safely shipping change in production ()

Hosted APIs vs. self‑managed models ()

3. LLM Architectures, Retrieval, and Knowledge Systems

Large vs. small language models ()

Strategic model merging vs. fine-tuning ()

RAG architecture: Bringing external knowledge to your LLMs ()

Vector databases vs. knowledge graphs ()

LLM architecture: When to use prompting and RAG ()

LLM architecture: When to fine-tune or go smaller ()

4. AI Agents, Orchestration, and the New AI Stack

Understanding AI agents ()

Agent framework selection ()

Model Context Protocol (MCP) ()

Multi-agent orchestration ()

5. Developing Future-Ready AI Skills

Assess skills and upskill AI teams for the modern stack ()

Structuring teams and processes for LLM projects ()

Conclusion

Key takeaways for leaders ()

Ex_Files_AI_Future_of_Work.zip (45 KB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.