منذ ساعتين
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
أتقن تعقيدات دمج الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية السحابية من خلال الأسئلة التدريبية الشاملة الخاصة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي السحابي. مع تزايد الطلب على الحلول السحابية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، فإن اجتياز شهادتك أو التفوق في المقابلات الفنية يتطلب أكثر من مجرد نظرية. تم تصميم هذه الدورة لسد الفجوة بين المعرفة الأساسية والتنفيذ المهني. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية يتطلب التنقل بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية فهمًا دقيقًا لموارد الحوسبة وخطوط أنابيب البيانات واستراتيجيات نشر النماذج. يختار المتعلمون الجادون هذه الدورة لأنها توفر بيئة اختبار صارمة تحاكي ضغط وتعقيد سيناريوهات العالم الحقيقي. على عكس بنوك الأسئلة القياسية، فإننا نركز على "السبب" وراء كل إجابة، مما يضمن لك تطوير الحدس اللازم لحل الاختناقات المعمارية وتحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة. هيكل الدورة يتم تنظيم هذه الدورة بدقة إلى ست مراحل متميزة لإرشادك من المعرفة الأساسية إلى الإتقان:- الأساسيات / الأسس: يضمن هذا القسم أن لديك فهمًا قويًا لنماذج الخدمة السحابية (IaaS، PaaS، SaaS) المصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. ويغطي الإعداد الأولي وإدارة الهوية والمصطلحات الأساسية للتعلم الآلي في السحابة.
- المفاهيم الأساسية: هنا، نتعمق في المكونات الأساسية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. سيتم اختبارك على حلول تخزين البيانات، واختيار أنواع الأجهزة الافتراضية المناسبة للتدريب، وفهم تكامل واجهة برمجة التطبيقات الأساسية للنماذج المدربة مسبقًا.
- المفاهيم المتوسطة: تركز هذه الوحدة على دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي. تغطي الأسئلة مسارات استيعاب البيانات، والقياس الآلي لمحركات الاستدلال، وتكوين الأجهزة المتخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسومات.
- المفاهيم المتقدمة: تحدى نفسك بموضوعات عالية المستوى بما في ذلك التدريب الموزع، وبنيات الذكاء الاصطناعي السحابية المختلطة، ومتطلبات الشبكات المعقدة لاستجابات الذكاء الاصطناعي ذات زمن الاستجابة المنخفض.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: تجاوز النظرية من خلال الأسئلة المستندة إلى دراسة الحالة. ستعمل كمهندس سحابي لحل المشكلات المتعلقة بتحسين التكلفة وقوانين إقامة البيانات والامتثال الأمني في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي.
- مراجعة مختلطة / الاختبار النهائي: محاكاة شاملة لبيئة الاختبار الفعلية. يستمد هذا القسم من جميع الفئات السابقة لاختبار قدرتك على التحمل والسرعة والاحتفاظ الإجمالي.
- الخيار 1: زيادة سعة التخزين لوحدات تخزين SSD المرفقة.
- الخيار 2: تنفيذ شبكة توصيل المحتوى (CDN) لتوزيع وزن النموذج.
- الخيار 3: ترحيل عبء العمل إلى المثيلات المجهزة بمسرعات GPU أو TPU المخصصة.
- الخيار 4: التبديل من نشر Multi-AZ إلى Single-AZ النشر.
- الخيار 5: زيادة تكرار النسخ الاحتياطية للبيانات.
- الخيار 1: تؤثر سعة التخزين على مقدار البيانات التي يمكنك الاحتفاظ بها، ولكنها لا تعمل على تحسين سرعة معالجة النموذج أثناء الاستدلال.
- الخيار 2: تساعد شبكة CDN على تقديم محتوى ثابت للمستخدمين بشكل أسرع، ولكنها لا تعمل على تسريع عملية الاستدلال الداخلي. حساب النموذج نفسه.
- الخيار 3: هذا هو النهج الصحيح لتسريع الأجهزة.
- الخيار 4: قد يؤدي الانتقال إلى منطقة توافر خدمات واحدة إلى تقليل زمن الوصول عبر المنطقة قليلاً، ولكنه يزيد بشكل كبير من خطر التوقف عن العمل ولا يعالج عنق الزجاجة الحسابي الأساسي.
- الخيار 5: النسخ الاحتياطية مخصصة لاستعادة البيانات وليس لها أي تأثير على الأداء المباشر لاستدلال النموذج.
- الخيار 1: تدريب النموذج من البداية كل أسبوع.
- الخيار 2: تنفيذ تقدير حجم النموذج لتقليل دقة الأوزان.
- الخيار 3: تعطيل جميع بروتوكولات الأمان والتشفير.
- الخيار 4: استخدام أغلى مثيلات الذاكرة العالية لكل طلب.
- الخيار 5: تخزين جميع بيانات التدريب في مخزن طبقة الأرشيف.
- الخيار 1: التدريب الأسبوعي من البداية مكلف للغاية وغير ضروري لمعظم تطبيقات LLM.
- الخيار 2: صحيح، لأنه يعمل على تحسين أثر النموذج.
- الخيار 3: يعد تعطيل الأمان انتهاكًا لأفضل الممارسات ولا يقلل بشكل مباشر من تأثير النموذج. التكلفة الحسابية للنموذج.
- الخيار 4: استخدام مثيلات الذاكرة العالية لكل طلب هو عكس تحسين التكلفة؛ يؤدي إلى الإفراط في التزويد.
- الخيار 5: تخزين الأرشيف مخصص للاحتفاظ به على المدى الطويل؛ ولا يمكن استخدامها بشكل فعال للاستدلال ولا تؤثر على تكلفة النموذج الجاري تشغيله.
- الخيار 1: خادم افتراضي خاص قياسي (VPS).
- الخيار 2: منصة ML مُدارة (على سبيل المثال، SageMaker، أو Vertex AI، أو Azure ML).
- الخيار 3: مجموعة تخزين كائنات بسيطة.
- الخيار 4: نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية.
- الخيار 5: خدمة بروتوكول نقل البريد الإلكتروني الأساسية.
- الخيار 1: يتطلب VPS التثبيت اليدوي وإدارة جميع الأدوات، وهو أمر غير فعال مقارنة بالخدمات المُدارة.
- الخيار 2: هذه هي الإجابة الصحيحة لأن هذه الخدمات مصممة خصيصًا لتنفيذ AI Cloud.
- الخيار 3: تخزين الكائنات يعالج فقط. البيانات في حالة الراحة؛ ولا يمكنها تدريب النماذج أو نشرها.
- الخيار 4: قاعدة البيانات مخصصة لتخزين البيانات المنظمة، وليس لإدارة دورات حياة تعلم الآلة أو التدريب النموذجي.
- الخيار 5: ليس لخدمات البريد الإلكتروني أي علاقة بتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي أو إدارته.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد لضمان الإتقان التام.
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم تم تطويره بواسطة خبراء في هذا المجال.
- يمكنك الحصول على الدعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة بخصوص أي مفهوم.
- يحتوي كل سؤال على شرح مفصل لمساعدتك على التعلم من الأخطاء.
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy حتى تتمكن من الدراسة أثناء التنقل.
- ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن الجودة.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول
