اجرای یک استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئول

مدرس Dr. Brandeis Marshall

انتشار 2025/04/01

مدت زمان 1h 30m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Implementing a Data Strategy for Responsible AI

این دوره درک عمیقی از ملاحظات داده ها، مفاهیم و مسائلی که معمولاً در طول چرخه عمر توسعه محصول هوش مصنوعی مشاهده می شود، ارائه می دهد. مربی برندیس مارشال شما را از طریق فرآیند تکرار شونده حرکت از یک مشکل تجاری به یک راه حل هوش مصنوعی که آن مشکل را حل می کند، راهنمایی می کند. تاکتیک های سازماندهی داده ها، نیازهای کیفیت و تنوع داده ها، رویکردهای به روز رسانی مداوم داده ها و ملزومات امنیت/حریم خصوصی داده ها را کاوش کنید. یاد بگیرید که ویژگی‌ها و عملکردهای کلیدی ابزارهای هوش مصنوعی مولد موجود را برای پشتیبانی و تقویت داده‌های مسئول و فعالیت‌های هوش مصنوعی شناسایی کنید.

Artificial Intelligence (AI) Data Strategies هوش مصنوعی مسئول

Introduction

Data strategy essentials for responsible generative AI ()

1. Data Strategy Basics for Responsible AI

Origins of data ()

Transparency: What happens to data ()

Accountability: Data-guiding decision ()

Governance: Data ethics and data equity ()

Data and the AI development lifecycle ()

2. Data Preparation

Expansion of data sources ()

Real-time data processing ()

Scalability and efficiency changes ()

Enhanced data governance ()

3. Model Building

Foundation models of generative AI ()

Adapting foundation models ()

Scaling foundation models ()

Societal impacts of foundation models ()

4. Model Training and Tuning

Securing generative AI ()

Fine-tuning fundamentals ()

Fine-tuning methods ()

Retrieval augmented generation ()

5. Model Deployment

Model deployment strategies ()

Batch deployment ()

API endpoint integration ()

Real-time response systems ()

6. Model Management

Model management strategies ()

Data versioning ()

Code versioning ()

Experiment tracking ()

Model monitoring ()

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 اجرای یک استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئول

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 Implementing a Data Strategy for Responsible AI در 2 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 به تخصص فنی و ملاحظات اخلاقی نیاز دارد. این دوره‌ها به شما می‌آموزند که چگونه شیوه‌های هوش مصنوعی مسئولانه را در کل چرخه عمر پیاده‌سازی کنید: استراتژی داده، هوش مصنوعی قابل توضیح، توسعه برنامه‌های کاربردی منصفانه، و GenAIOps برای استقرار سازمانی. مهارت های ساختن سیستم های هوش مصنوعی قدرتمند و قابل اعتماد را به دست آورید. دوره ها را کامل کنید، امتحان نهایی را بگذرانید و گواهینامه خود را دریافت کنید.

آموزش اجرای یک استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئول ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری ساخت محصولات هوش مصنوعی: اجرای گواهینامه حرفه ای هوش مصنوعی توسط LinkedIn Learning ، است.

مسیر یادگیری ساخت محصولات هوش مصنوعی: اجرای گواهینامه حرفه ای هوش مصنوعی توسط LinkedIn Learning

با این مسیر یادگیری جامع، قدرت هوش مصنوعی مولد را به طور مسئولانه باز کنید. چالش های اخلاقی استقرار هوش مصنوعی را کاوش کنید و چارچوب های عملی برای پیمایش آنها را بیاموزید. درباره ملاحظات قانونی، شیوه های داده، حکمرانی هوش مصنوعی و موارد دیگر بیاموزید. یک پایه محکم در هوش مصنوعی مسئول ایجاد کنید و سازمان خود را آماده کنید تا با اطمینان خاطر به خطرات اخلاقی رسیدگی کند.

آموزش اجرای یک استراتژی داده برای هوش مصنوعی مسئول ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری بنیادهای مسئول هوش مصنوعی ، است.