الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي: تدريب النماذج وتطويرها

الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي: تدريب النماذج وتطويرها

• التعريف:
  مساق متقدم يركز على مرحلة التشغيل المستدام والتطوير المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي في البيئات السحابية. يغطي المساق أطر حوكمة الإنتاج؛ بدءاً من آليات الاستدلال ومراقبة النماذج في البيئة الحية، وإدارة مخاطر انحراف النماذج وإدارة دورة الحياة، مروراً بكيفية استغلال خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهز والمخصص المتاحة سحابياً، وصولاً إلى استشراف حلول الاستجابة لأبرز تحديات واتجاهات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
• الأهداف:

1. دراسة استراتيجيات الاستدلال (Inference) وأساليب المراقبة اللحظية لأداء النماذج المنشورة سحابياً.
2. فهم ظاهرة انحراف النماذج (Model Drift) وتأثيرها على جودة التنبؤات، وإدارة دورة حياتها بمرونة.
3. استكشاف الفروق المعمارية بين حلول الذكاء الاصطناعي الجاهز والمخصص وتحليل التحديات والتوجهات المستقبلية للتقنية.

• المخرجات المتوقعة:

1. مهارة بناء منظومات مراقبة مؤتمتة لتتبع استجابات النماذج الذكية في البيئة الحية وحساب كفاءتها.
2. القدرة على رصد الانحرافات البيانية وتطوير خطط إستراتيجية لإعادة تدريب النماذج وتحديثها دون انقطاع الخدمة.
3. الاحترافية في اختيار ونشر الخدمات السحابية الذكية (سواء الجاهزة أو المهيأة خصيصاً) لحل مشكلات الأعمال المعقدة.