ذخیره سازی و پردازش داده های مقیاس پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی

مدرس Janani Ravi

انتشار 2025/03/17

مدت زمان 1h 30m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Scalable Data Storage and Processing for AI Workloads

راه‌حل‌هایی برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها ضروری هستند، اما چگونه می‌توانید آنها را به طور مؤثر در مقیاس مدیریت کنید؟ در این دوره، مربی جانانی راوی اصول طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌ها را پوشش می‌دهد که می‌توانند به طور کارآمدی نیازهای مقیاس بزرگ برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را مدیریت کنند. تکنیک‌های مدیریت، پردازش و بهینه‌سازی جریان داده در محیط‌های توزیع‌شده را برای اطمینان از اجرای مدل هوش مصنوعی با کارایی بالا بررسی کنید. این دوره آموزشی مناسب برای متخصصان فناوری که با هوش مصنوعی، زیرساخت داده و عملیات یادگیری ماشین کار می کنند، شما را با مهارت هایی که نه تنها برای مدیریت، بلکه برای بهینه سازی حجم کاری هوش مصنوعی خود نیاز دارید، مجهز می کند.

AI Software Development Artificial Intelligence (AI) Data Processing Data Storage

Introduction

Scalable solutions for storage and processing ()

Prerequisites ()

1. Types of Data and Storage Requirements

Types of data: Structured, semistructured, and unstructured ()

Understanding structured data ()

Understanding semistructured data ()

Understanding unstructured data ()

2. Data Storage in the AI Pipeline

Storage requirements in the AI pipeline ()

Data storage in the AI workflow ()

AI storage considerations ()

AI storage best practices ()

Cloud storage on Google Cloud ()

Object storage with Amazon S3 ()

Blob storage on Azure ()

3. Vector Databases and RAGs

Retrieval-augmented generation ()

Vector databases and embeddings ()

Semantic search with Pinecone ()

4. AI Workloads and Processing

Types of AI workloads ()

Best practices to optimize AI workloads ()

AI workloads on the cloud ()

Conclusion

Summary and next steps ()

Ex_Files_Scalable_Data_AI_Workloads.zip (5.5 MB)

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 ذخیره سازی و پردازش داده های مقیاس پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی

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 Scalable Data Storage and Processing for AI Workloads در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

به مهارت های مدیریت داده سرتاسر مورد نیاز برای ابتکارات موفق هوش مصنوعی مجهز شوید. این مسیر یادگیری جامع موضوعاتی از برنامه ریزی داده های استراتژیک از طریق پردازش پیشرفته را پوشش می دهد. نحوه پیاده سازی تکنیک های عملی برای جمع آوری، مدل سازی و تهیه داده های با کیفیت بالا برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را بیاموزید. تسلط کامل بر چرخه حیات مدیریت داده مورد نیاز برای پشتیبانی از سیستم های هوش مصنوعی پیشرفته در محیط های تولیدی.

آموزش ذخیره سازی و پردازش داده های مقیاس پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری کار با داده ها: جمع آوری، پردازش و ذخیره داده ها برای هوش مصنوعی ، است.