Building Robust AI Products

محصولات هوشمند باید به طور قابل اعتمادی خارج از محیط‌های توسعه کنترل شده کار کنند. تغییرات در داده‌ها، بیش‌بینی‌ها، وابستگی‌های سوم، حملات خصمانه، اعتبارسنجی ضعیف و روش‌های ناامن گسترش می‌توانند عملکرد مدل را کاهش دهند و سازمان‌ها را در معرض خطرات عملیاتی، اخلاقی، قانونی و اعتباری قرار دهند.

این دوره راهنمایی ساختاریافته برای توسعه محصولات هوشمند که پایدار، ایمن، منصفانه، موافق با مقررات و مناسب برای گسترش در دنیای واقعی است، ارائه می‌دهد. این دوره مسیر کامل رواست را دنبال می‌کند، از اساس محصول شروع می‌کند و از طریق آماده‌سازی داده‌ها، مدیریت زنجیره تأمین، آزمون‌ها، ارزیابی خصمانه، امنیت، موافقت با مقررات و گسترش ادامه می‌یابد.

شما با درک اینکه چه چیزی یک محصول هوشمند را رواست می‌بخشد و چرا دقت مدل به تنهایی کافی نیست، آغاز می‌کنید. این دوره توضیح می‌دهد که چگونه قابل اعتمادی، منصفانه بودن، امنیت، پذیرش، شفافیت و حکمرانی به یک محصول هوشمند قابل اعتماد کمک می‌کنند.

سازمان خیالی IntelliTech Solutions Inc. و راه حل GenAI Assist آن به عنوان یک مورد کسب‌وکار عملی استفاده می‌شود. این سناریو کمک می‌کند که نشان داده شود چگونه اصول رواست می‌توانند به یک محصول هوشمند که در محیط‌های قانونی، مالی و حساس به موافقت با مقررات کار می‌کند، اعمال شوند.

یک بخش اختصاص داده شده به تمامیت داده‌ها و کاهش بیش‌بینی‌ها بررسی می‌شود. شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های ناقص، غیر دقیق، نانمایندگی یا ناتوازن می‌توانند خروجی‌های مدل را تحت تأثیر قرار دهند. این دوره ملاحظات عملی برای بهبود کیفیت داده‌ها، ارزیابی تنوع، شناسایی بیش‌بینی‌ها و کاهش نتایج نامنصفانه یا غیرقابل اعتماد را بررسی می‌کند.

سپس شما مدیریت زنجیره تأمین مدل هوشمند را بررسی می‌کنید. راه حل‌های هوشمند مدرن ممکن است به مجموعه‌های داده‌ای خارجی، مدل‌های پیش‌آموزش‌شده، API‌ها، اجزای منبع آزاد، پلتفرم‌های ابری و فروشندگان سوم بستگی داشته باشند. شما یاد می‌گیرید که چگونه این وابستگی‌ها را شناسایی کرد، خطرات تأمین کنندگان را ارزیابی کرد، منشا مدل‌ها را مستند کرد و کنترل‌هایی برای اجزای هوشمند خارجی برقرار کرد.

بخش آزمون‌ها و اعتبارسنجی مدل توضیح می‌دهد که چگونه یک محصول هوشمند را در میان کاربران مختلف، محیط‌ها، مجموعه‌های داده‌ای، موارد حاشیه‌ای و سناریوهای عملیاتی ارزیابی کرد. شما تکنیک‌هایی برای بررسی ثبات عملکرد، شناسایی نقاط ضعف، اعتبارسنجی رفتار انتظاری و آماده‌سازی مدل‌ها برای شرایط واقعی را بررسی می‌کنید.

این دوره همچنین تیم قرمز و آموزش خصمانه هوشمند را پوشش می‌دهد. شما یاد می‌گیرید که چگونه آزمون‌های کنترل شده می‌توانند نقاط ضعف مانند تزریق ویژگی‌ها، تلاش‌های دستکاری، پاسخ‌های ناامن، رفتار ناخواسته و سایر مشکلات خصمانه را نشان دهد،