| نام محصول به انگلیسی | Azure AI Engineer Associate (AI-102) Cert Prep – LinkedIn |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره آمادگی گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102) |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه می‌گردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
آمادگی گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102)
در دنیای امروز که هوش مصنوعی (AI) با سرعتی بی‌سابقه در حال تغییر شکل کسب‌وکارها و زندگی روزمره ما است، مهارت در ابزارهای هوش مصنوعی یک مزیت رقابتی حیاتی محسوب می‌شود. پلتفرم ابری Azure مایکروسافت، مجموعه‌ای جامع از سرویس‌های هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان و مهندسان فراهم آورده است. گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102) نیز دقیقاً برای تأیید مهارت‌های شما در طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر Azure طراحی شده است. این مقاله به بررسی جامع دوره آمادگی این گواهینامه در LinkedIn می‌پردازد و راهنمایی برای علاقه‌مندان به این حوزه است.
آنچه دانش‌آموزان خواهند آموخت
این دوره آموزشی شما را با مفاهیم و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی ماهر در محیط Azure آشنا می‌کند. شما خواهید آموخت که چگونه:
- راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در Azure طراحی و پیاده‌سازی کنید، از انتخاب سرویس‌های مناسب گرفته تا مدیریت چرخه حیات پروژه‌های هوش مصنوعی.
- سرویس‌های شناختی (Cognitive Services) Azure را به کار گیرید: این شامل بینایی کامپیوتر (Computer Vision) برای تحلیل تصاویر و ویدئوها، پردازش زبان طبیعی (NLP) برای فهم و تولید زبان انسانی، سرویس‌های گفتار (Speech Services) برای تبدیل گفتار به متن و بالعکس، و سرویس‌های تصمیم‌گیری (Decision Services) برای مدیریت محتوا و کشف ناهنجاری‌ها می‌شود.
- با قابلیت‌های یادگیری ماشین Azure (Azure Machine Learning) کار کنید، شامل مدیریت فضای کاری ML، آماده‌سازی داده‌ها، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، و مدیریت پایپ‌لاین‌های ML.
- راه‌حل‌های استخراج دانش (Knowledge Mining) را با استفاده از Azure Cognitive Search پیاده‌سازی کنید تا از حجم انبوهی از اطلاعات غیرساختاریافته، دانش قابل‌استفاده استخراج نمایید.
- سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای (Conversational AI) مانند چت‌بات‌ها را با استفاده از Azure Bot Service و ادغام آن با LUIS (Language Understanding) یا QnA Maker توسعه دهید.
- اصول هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) را در تمامی مراحل توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در نظر بگیرید، که شامل انصاف، حریم خصوصی، شفافیت و امنیت است.
- داده‌ها را برای پروژه‌های هوش مصنوعی پردازش و آماده‌سازی کنید، که یک گام حیاتی در موفقیت هر پروژه هوش مصنوعی است.
مزایای این گواهینامه
کسب گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102) مزایای متعددی برای متخصصان فناوری اطلاعات و توسعه‌دهندگان به همراه دارد:
- پیشرفت شغلی: این گواهینامه شما را به عنوان یک متخصص در زمینه هوش مصنوعی مایکروسافت معرفی می‌کند و درهای فرصت‌های شغلی جدید را به روی شما می‌گشاید.
- اعتبار صنعتی: مهارت‌های شما توسط یکی از معتبرترین شرکت‌های فناوری جهان تأیید می‌شود، که اعتبار شما را در صنعت افزایش می‌دهد.
- درک عمیق از سرویس‌های Azure AI: شما درکی جامع و عملی از نحوه عملکرد سرویس‌های مختلف هوش مصنوعی Azure به دست خواهید آورد.
- افزایش پتانسیل کسب درآمد: متخصصان دارای گواهینامه‌های تخصصی معمولاً درآمد بیشتری نسبت به همتایان بدون گواهینامه خود دارند.
- توانایی حل مسئله در دنیای واقعی: این دوره بر پیاده‌سازی عملی تأکید دارد، بنابراین شما قادر خواهید بود چالش‌های واقعی کسب‌وکارها را با راه‌حل‌های هوش مصنوعی حل کنید.
- شبکه‌سازی: پیوستن به جامعه متخصصان دارای گواهینامه Azure می‌تواند به شما در گسترش شبکه حرفه‌ای کمک کند.
پیش‌نیازها
برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره و موفقیت در آزمون AI-102، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:
- آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی: تجربه کار با زبان‌هایی مانند Python برای اسکریپت‌نویسی و کار با SDKهای Azure بسیار مفید است.
- آشنایی با مفاهیم پایه Azure: درک اصول خدمات ابری Azure (مانند آنچه در گواهینامه AZ-900 پوشش داده می‌شود) به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پیشرفته‌تر AI را بهتر درک کنید.
- دانش مقدماتی از مفاهیم یادگیری ماشین و علم داده: شناخت مفاهیمی مانند مدل‌های یادگیری ماشین، آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها، و ارزیابی عملکرد مدل‌ها ضروری است.
- درک کلی از فضای ابری: آشنایی با مزایا و چالش‌های کار در محیط‌های ابری.
بخش‌های دوره
دوره آمادگی گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102) در LinkedIn معمولاً به بخش‌های کلیدی زیر تقسیم می‌شود که هر یک جنبه‌ای از مهندسی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهند:
بخش ۱: برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در Azure
-
انتخاب سرویس هوش مصنوعی Azure مناسب برای نیازهای خاص یک پروژه، با در نظر گرفتن سناریوهای مختلف و مزایا و معایب هر سرویس.
-
برنامه‌ریزی و مدیریت سرویس‌های شناختی Azure، شامل ایجاد منابع، مدیریت کلیدها و نقاط پایانی، و نظارت بر مصرف.
-
برنامه‌ریزی و مدیریت Azure Machine Learning برای پروژه‌های یادگیری ماشین، از جمله مدیریت فضای کاری و دسترسی‌ها.
بخش ۲: پیاده‌سازی سرویس‌های شناختی Azure
-
پیاده‌سازی راه‌حل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision): استفاده از سرویس‌های Image Analysis برای تشخیص اشیاء، OCR برای استخراج متن، Face API برای تشخیص چهره و احساسات، و Custom Vision برای آموزش مدل‌های سفارشی.
-
پیاده‌سازی راه‌حل‌های گفتار (Speech Solutions): شامل Speech to Text برای تبدیل گفتار به متن، Text to Speech برای تولید گفتار از متن، و Speech Translator برای ترجمه گفتار به صورت آنی.
-
پیاده‌سازی راه‌حل‌های زبان (Language Solutions): به کارگیری Text Analytics برای تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت‌ها و استخراج عبارات کلیدی؛ Language Understanding (LUIS) برای فهم نیت کاربر در برنامه‌های مکالمه‌ای؛ و QnA Maker برای ساخت پایگاه دانش پرسش و پاسخ.
-
پیاده‌سازی راه‌حل‌های تصمیم‌گیری (Decision Solutions): استفاده از Anomaly Detector برای کشف الگوهای غیرعادی در داده‌ها و Content Moderator برای فیلتر کردن محتوای نامناسب.
بخش ۳: پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشین در Azure
-
مدیریت فضای کاری Azure Machine Learning (Azure ML Workspace): ایجاد و پیکربندی فضای کاری، مدیریت دارایی‌ها مانند دیتاست‌ها و مدل‌ها.
-
آموزش، ثبت و استقرار مدل‌ها: نحوه آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML، ثبت مدل‌های آموزش‌دیده، و استقرار آن‌ها به عنوان سرویس‌های وب یا ماژول‌های IoT Edge.
-
مدیریت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین: ساخت و اجرای پایپ‌لاین‌ها برای خودکارسازی گردش کار ML.
بخش ۴: پیاده‌سازی راه‌حل‌های استخراج دانش
-
پیاده‌سازی Azure Cognitive Search: ایجاد ایندکس‌ها، تنظیم نمایه سازها، و تعریف مهارت‌ها برای غنی‌سازی داده‌ها.
-
غنی‌سازی داده‌ها با سرویس‌های شناختی: ادغام Cognitive Search با سرویس‌های شناختی Azure برای استخراج اطلاعات عمیق‌تر از اسناد، مانند تحلیل احساسات و تشخیص موجودیت‌ها.
بخش ۵: پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای
-
پیاده‌سازی Azure Bot Service: ساخت، استقرار و مدیریت چت‌بات‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه بات.
-
ادغام سرویس‌های شناختی با بات‌ها: افزایش قابلیت‌های چت‌بات‌ها با اتصال آن‌ها به LUIS، QnA Maker و دیگر سرویس‌های شناختی برای فهم بهتر کاربران و پاسخگویی هوشمندانه.
مثال‌های عملی و نکات کلیدی
در طول این دوره، شما با مثال‌های عملی زیادی روبرو خواهید شد که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را درک و به کار بگیرید. برخی از این مثال‌ها و نکات کلیدی عبارتند از:
- تحلیل احساسات در بازخورد مشتریان: تصور کنید شرکتی دارید که می‌خواهد نظرات مشتریان خود را تحلیل کند. با استفاده از Azure Text Analytics، می‌توانید به سرعت تشخیص دهید که کدام نظرات مثبت، منفی یا خنثی هستند و بر اساس آن اقدامات لازم را انجام دهید. این مثال به شما نشان می‌دهد که چگونه یک سرویس شناختی می‌تواند به طور مستقیم بر تصمیمات کسب‌وکار تأثیر بگذارد.
- تشخیص اشیاء سفارشی در تصاویر: فرض کنید یک شرکت تولیدی هستید و می‌خواهید قطعات معیوب را در خط تولید به صورت خودکار شناسایی کنید. با Custom Vision در Azure، می‌توانید یک مدل سفارشی را با تصاویر قطعات سالم و معیوب خود آموزش دهید. این مدل سپس می‌تواند با دقت بالا، قطعات معیوب را در زمان واقعی تشخیص دهد.
- توسعه یک چت‌بات پشتیبانی مشتری: با Azure Bot Service و QnA Maker، می‌توانید یک چت‌بات بسازید که به سؤالات متداول مشتریان پاسخ دهد. با پیوند دادن این بات به پایگاه دانش QnA Maker، بات قادر خواهد بود به سؤالات کاربران درباره محصولات، خدمات یا رویه‌ها پاسخ‌های دقیق ارائه دهد. این امر باعث کاهش بار کاری تیم پشتیبانی و بهبود تجربه مشتری می‌شود.
- اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه: در هر مرحله از طراحی و پیاده‌سازی، بر اصول هوش مصنوعی مسئولانه تأکید می‌شود. این شامل اطمینان از عدالت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی، حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها، شفافیت در عملکرد مدل‌ها، و امنیت راه‌حل‌ها است.
- تمرین عملی: این دوره به شدت بر رویکرد “یادگیری با انجام دادن” تأکید دارد. شما تشویق خواهید شد تا آزمایشگاه‌های عملی را تکمیل کنید و خودتان سرویس‌ها را پیاده‌سازی نمایید. این تجربه عملی برای آمادگی آزمون و همچنین برای به کارگیری مهارت‌ها در محیط‌های واقعی کسب‌وکار حیاتی است.
- به‌روزرسانی مداوم: سرویس‌های Azure به سرعت در حال تکامل هستند. یکی از نکات کلیدی، اهمیت به‌روز ماندن با آخرین تغییرات و ویژگی‌های جدید است. این دوره، پایه و اساس محکمی را فراهم می‌کند که می‌توانید بر اساس آن دانش خود را گسترش دهید.
نتیجه‌گیری
گواهینامه Azure AI Engineer Associate (AI-102) یک مدرک ارزشمند برای هر کسی است که به دنبال ساخت حرفه‌ای در زمینه هوش مصنوعی ابری است. این دوره در LinkedIn، یک مسیر یادگیری ساختاریافته و جامع را ارائه می‌دهد که شما را برای تسلط بر ابزارها و تکنیک‌های ضروری هوش مصنوعی در Azure آماده می‌کند. با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره و کسب این گواهینامه، نه تنها دانش فنی خود را افزایش می‌دهید، بلکه اعتبار خود را در بازار کار فناوری نیز به طور قابل توجهی بالا می‌برید. شروع این مسیر آموزشی، گامی مهم در جهت آینده شغلی شما در دنیای هوش مصنوعی خواهد بود.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.