اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین استقرار و مدیریت یادگیری ماشین با استفاده از Azure Arc و زیرساخت‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت یادگیری ماشین با استفاده از Azure Arc و زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری (Cloud Computing)

موضوع میانی: مدیریت هوشمند داده‌ها و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ترکیبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و مدل‌های استقرار ترکیبی
• 2. اصول و مبانی کارکرد Azure Arc در مدیریت منابع توزیع شده
• 3. پیکربندی محیط‌های عملیاتی برای مدیریت یکپارچه داده‌ها
• 4. اتصال زیرساخت‌های محلی به سرویس‌های ابری با استفاده از Azure Arc
• 5. مدیریت هویت و دسترسی در محیط‌های ابری ترکیبی
• 6. امنیت و حاکمیت داده‌ها در مدل‌های رایانش ابری مدرن
• 7. استقرار کانتینرها در محیط‌های ترکیبی با استفاده از Azure Kubernetes Service
• 8. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع شده
• 9. اتصال منابع پردازشی محلی به فضای کاری Azure Machine Learning
• 10. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرارهای ابری و محلی
• 11. پیاده‌سازی خط لوله‌های داده (Data Pipelines) در معماری ترکیبی
• 12. مدیریت خودکار سیاست‌های امنیتی با استفاده از Azure Policy
• 13. استفاده از Azure Arc برای مدیریت یکپارچه کلاسترها
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری و استقرار در لبه (Edge)
• 15. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های چندگانه
• 16. یکپارچه‌سازی ابزارهای ذخیره‌سازی داده با زیرساخت‌های ابری
• 17. تضمین انطباق و رعایت استانداردهای حاکمیتی در مدیریت داده‌ها
• 18. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. بهره‌گیری از Azure Arc برای مدیریت یکپارچه پایگاه‌های داده
• 20. نحوه مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 21. مدیریت دسترسی‌های مبتنی بر نقش (RBAC) در سطوح مختلف
• 22. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در محیط‌های ترکیبی
• 23. گزارش‌گیری و تحلیل هوشمند عملکرد زیرساخت‌های ابری
• 24. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در محیط‌های مقید به شبکه
• 25. توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند با استفاده از سرویس‌های ترکیبی
• 26. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های زیرساختی با GitOps
• 27. ارتقای امنیت ارتباطات میان داده‌های محلی و سرویس‌های ابری
• 28. استقرار هوشمند مدل‌ها بر اساس نیازهای پردازشی و پهنای باند
• 29. بررسی قابلیت‌های پیشرفته Azure Arc در مدیریت سرورهای فیزیکی و مجازی
• 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی توزیع شده
• 31. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای مدیریت پروژه‌های ابری
• 32. اصول نگهداری و به‌روزرسانی زیرساخت‌های یادگیری ماشین
• 33. چشم‌انداز آینده رایانش ابری و استقرارهای ترکیبی در صنعت ایران