اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند ابری با Azure ML و سرویس‌های شناختی مایکروسافت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند ابری با Azure ML و سرویس‌های شناختی مایکروسافت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و خدمات ابری مایکروسافت

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش هوشمند داده‌ها در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معرفی پلتفرم مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با محیط کاربری Azure Machine Learning Studio
• 3. مدیریت منابع و گروه‌های کاربری در فضای ابری آژور
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 5. روش‌های بارگذاری و انتقال داده‌های حجیم به فضای ابری
• 6. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با ابزارهای آژور
• 7. انتخاب و پیکربندی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری
• 8. آموزش مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی‌های عددی
• 9. طراحی مدل‌های طبقه‌بندی هوشمند برای داده‌های ساختاریافته
• 10. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش بازدهی مدل‌ها
• 12. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس وب
• 13. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوشمند در آژور
• 14. مقدمه‌ای بر سرویس‌های شناختی مایکروسافت
• 15. تحلیل تصاویر و تشخیص اشیاء با استفاده از Computer Vision
• 16. استخراج متن از تصاویر و اسناد با فناوری OCR
• 17. تحلیل محتوای ویدئویی و استخراج داده‌های متنی با Video Indexer
• 18. شناسایی چهره و تحلیل ویژگی‌های بصری در محیط ابری
• 19. شخصی‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با Custom Vision
• 20. مبانی طراحی و توسعه ربات‌های گفتگو در Azure Bot Service
• 21. اتصال ربات‌ها به کانال‌های ارتباطی مختلف
• 22. مدیریت حافظه و تعاملات کاربر در ربات‌های هوشمند
• 23. استفاده از سرویس LUIS برای درک زبان طبیعی
• 24. پیاده‌سازی قابلیت پرسش و پاسخ هوشمند با QnA Maker
• 25. تلفیق سرویس‌های شناختی با ربات‌های گفتگو
• 26. امنیت و حریم خصوصی در سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 27. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در محیط آژور
• 28. مانیتورینگ و عیب‌یابی سرویس‌های هوش مصنوعی مستقر شده
• 29. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوشمند در بستر ابری
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های مسئولانه
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های ابری با اپلیکیشن‌های سازمانی
• 33. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازمانی ایران
• 34. پیاده‌سازی پروژه‌های عملیاتی با استفاده از Azure ML
• 35. پروژه نهایی طراحی سامانه هوشمند پردازش ابری