اکوسیستم هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان: مدل ها ، مجموعه داده ها و API ها

مدرس Wuraola Oyewusi

انتشار 2025/06/12

مدت زمان 3h 31m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش The AI Ecosystem for Developers: Models, Datasets, and APIs

هوش مصنوعی تکامل یافته است و طیف وسیعی از افراد از توسعه دهندگان ، سرگرمی ها و رهبران فناوری که به دنبال کشف اکوسیستم هستند ، وجود دارد. در این دوره ، مربی Wuraola Oyewusi اکتشافی هدایت شده از توسعه دهندگان ابزارهای نوظهور در حال ظهور ارائه می دهد تا بتوانند در شغل خود رقابت کنند. با ظهور ابزارهای هوش مصنوعی مانند رابط های چت و مدل های AI به راحتی در دسترس ، می تواند برای کسانی که به دنبال بخشی از موج هوش مصنوعی هستند ، بسیار زیاد باشد. این دوره دانش را به شما می دهد تا با اطمینان در اکوسیستم AI حرکت کنید و ابزارها و منابع مرتبط با اهداف خود را شناسایی کنید.

AI Software Development Artificial Intelligence (AI) Generative AI مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

Introduction

Getting started with the AI ecosystem ()

What you should know ()

1. Understanding the AI Ecosystem

What is interesting about AI? ()

Components of the AI ecosystem ()

Open-source vs. closed-source AI systems ()

AI repositories and hosting platforms ()

AI ethics, bias, and privacy ()

2. AI Models and Architecture

Introduction to AI models and architecture ()

NLP architectures: RNNs and transformers ()

Computer vision architectures: CNNs and vision transformers ()

Generative architectures: Diffusion and GANs ()

Multimodal architectures: CLIP and Flamingo ()

Efficient architectures ()

3. AI Datasets

Introduction to AI datasets ()

Foundational AI image datasets ()

Explore CIFAR-10 image dataset ()

Foundational AI text datasets ()

Explore Brown Corpus text dataset ()

Foundational AI speech datasets ()

Explore LibriSpeech dataset ()

4. AI APIs: Access and Integration

What are AI application programming interfaces (APIs)? ()

Explore Hugging Face ()

Product sentiment analysis with Hugging Face model ()

Explore OpenAI developer platform ()

Image generation using OpenAI API ()

Explore Google AI Studio ()

Create a conversational chatbot using the Google Gemini API ()

Explore GitHub Models ()

Compare GitHub Models and run in Codespaces ()

Generate code and architecture with GitHub Models ()

Accessing AI models via cloud providers ()

5. AI Resources and Community

AI development tools and frameworks: IDEs ()

AI development tools and frameworks: ML frameworks ()

AI development tools and frameworks: Debugging and versioning ()

AI development tools and frameworks: Data annotation ()

AI computing infrastructure ()

AI research platforms ()

AI model rankings: Leaderboards, benchmarks, and evaluation trends ()

AI interoperability standards: Model Context Protocol (MCP) ()

Conclusion

Summary ()

Ex_Files_AI_Ecosystem_Devs.zip (376 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.

مسیرهای یادگیری آموزش اکوسیستم هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان: مدل ها ، مجموعه داده ها و API 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 The AI Ecosystem for Developers: Models, Datasets, and APIs در 2 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

تبدیل به یک مهندس هوش مصنوعی شوید که سیستم های هوشمند را در مقیاس طراحی، می سازد و به کار می گیرد. این مسیر یادگیری برای مهندسین نرم افزار، دانشمندان داده و متخصصان فناوری که آماده رهبری نوآوری هوش مصنوعی هستند، مناسب است. کارشناسی ارشد LLM، تنظیم دقیق، معماری RAG، پایگاه های داده برداری، استقرار ابر، و شیوه های هوش مصنوعی مسئول. به متخصصی تبدیل شوید که تحقیقات پیشرفته را با راه حل های آماده تولید که ارزش کسب و کار را افزایش می دهد، پیوند می دهد.

آموزش اکوسیستم هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان: مدل ها ، مجموعه داده ها و API ها ، ایستگاه شماره 4 در مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید ، است.

مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید

چشم انداز در حال تکامل هوش مصنوعی را کشف کنید و مهارت های لازم برای پیمایش پیچیدگی آن را به دست آورید. با این مسیر یادگیری، شناسایی، پیاده‌سازی و مدیریت ابزارهای هوش مصنوعی، ساده‌سازی جریان‌های کاری و افزایش ارزش کسب‌وکار را خواهید آموخت. این برنامه درسی متخصصان فناوری را برای رهبری ابتکارات هوش مصنوعی، مقابله با چالش های نوظهور و ماندن در رقابت در یک زمینه پویا مجهز می کند. از امروز شروع به تسلط بر هوش مصنوعی کنید تا با اطمینان رهبری کنید.

آموزش اکوسیستم هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان: مدل ها ، مجموعه داده ها و API ها ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری پیمایش در اکوسیستم هوش مصنوعی ، است.