استراتژی داده های هوش مصنوعی: تهیه و ذخیره داده ها

مدرس Lillian Pierson

انتشار 2025/05/08

مدت زمان 2h 27m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش AI Data Strategy: Data Procurement and Storage

این دوره برای توسعه دهندگان، مهندسان یادگیری ماشین، مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان ابری طراحی شده است که می خواهند بر هنر توسعه استراتژی داده در توسعه محصول هوش مصنوعی مسلط شوند. بیاموزید که چگونه داده های ساختاریافته و بدون ساختار را به طور موثر منبع، پاکسازی و مدیریت کنید تا یادگیری ماشینی و مدل های هوش مصنوعی مولد را بهینه کنید. این دوره همچنین موضوعات پیشرفته‌ای مانند ذخیره‌سازی داده‌ها، تضمین انطباق، و ایمن‌سازی داده‌ها در محیط‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. از طریق درس‌های عملی و مطالعات موردی در دنیای واقعی، مدیران محصول هوش مصنوعی، بنیان‌گذاران استارت‌آپ‌های فناوری، و مدیران فناوری نیز می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد اینکه چگونه تصمیم‌های داده‌های استراتژیک می‌توانند باعث موفقیت محصول و نوآوری شوند، به دست آورند. چه در حال ساخت محصولات هوش مصنوعی باشید و چه بر استقرار آنها نظارت می کنید، این دوره شما را با مهارت های داده ضروری برای پیشرفت در صنایع مبتنی بر هوش مصنوعی مجهز می کند.

استراتژی هوش مصنوعی Artificial Intelligence (AI) Data Engineering Data Storage

Introduction

AI data strategy: Data procurement and storage ()

What you should know ()

1. AI Data Strategy

Strategic decision-making in AI product development ()

Data strategy vocabulary ()

ML-driven AI vs. generative AI: A strategic overview ()

The role of data strategy in AI product success ()

Aligning data with business goals for AI product development ()

2. Data Procurement and Sources

Sourcing structured data for ML-driven AI products ()

Best practices for sourcing unstructured data ()

Understanding bias in traditional ML systems ()

Bias in generative AI: Challenges and mitigation strategies ()

Framework for bias mitigation in AI ()

Building intelligent systems with data protection ()

Open data platforms: Democratizing AI development ()

Leveraging APIs for AI ()

Building sustainable data ecosystems ()

3. Storage Considerations for AI Products

Choosing scalable storage solutions for ML-driven AI ()

Optimizing storage for performance in ML-driven AI ()

Data security and compliance in AI product development: On-premise, local AI ()

Future-proofing data storage for AI products ()

4. Case Study Assessments

Design a real-world data strategy for an AI-powered product ()

Conclusion

Next steps ()

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.

مسیرهای یادگیری آموزش استراتژی داده های هوش مصنوعی: تهیه و ذخیره داده ها

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش AI Data Strategy: Data Procurement and Storage در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

توسعه محصول هوش مصنوعی را از طریق نمونه سازی با هدایت متخصص متحول کنید. این برنامه گواهی جامع به شما می آموزد که فرصت های هوش مصنوعی قابل دوام را شناسایی کنید، چارچوب های مسئول را توسعه دهید و امکان سنجی فنی را ارزیابی کنید. از طریق دوره های عملی، بر اصول اولیه توسعه نمونه اولیه، اعتبار سنجی استقرار و شیوه های طراحی اولیه امنیت مسلط شوید. دوره ها را کامل کنید، امتحان نهایی را بگذرانید و گواهینامه خود را دریافت کنید.

آموزش استراتژی داده های هوش مصنوعی: تهیه و ذخیره داده ها ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری ساخت محصولات هوش مصنوعی: پروتوتایپ گواهینامه حرفه ای Essentials توسط LinkedIn Learning ، است.