اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی زیرساخت‌های ابری برای پروژه‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زیرساخت‌های ابری برای پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: زیرساخت‌های محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پروژه‌های Open Source AI

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و هوش مصنوعی
• 2. مجازی‌سازی سرورها و ایجاد زیرساخت ابری
• 3. انتخاب ارائه‌دهنده خدمات ابری مناسب
• 4. معماری میکروسرویس‌ها در محیط ابری
• 5. کانتینرسازی با داکر و کوبرنتیس
• 6. مدیریت و مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی ابری
• 7. ذخیره‌سازی ابری: انواع و کاربردها
• 8. شبکه‌های ابری و امنیت داده‌ها
• 9. پایگاه داده‌های ابری: SQL و NoSQL
• 10. معرفی سرویس‌های ابری رایج (AWS, Azure, Google Cloud)
• 11. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 12. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 13. استفاده از توابع بدون سرور (Serverless) برای هوش مصنوعی
• 14. اتوماسیون استقرار و مدیریت زیرساخت ابری (IaC)
• 15. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از برنامه‌های ابری
• 16. امنیت زیرساخت ابری: بهترین روش‌ها
• 17. مدیریت هویت و دسترسی در محیط ابری (IAM)
• 18. هزینه‌یابی و مدیریت منابع ابری
• 19. معماری داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی در ابر
• 20. پردازش داده‌های بزرگ با Apache Spark در ابر
• 21. استفاده از Hadoop در محیط ابری
• 22. یادگیری تقویتی در ابر با استفاده از TensorFlow
• 23. شبکه‌های عصبی عمیق و استقرار آنها در ابر
• 24. پردازش زبان طبیعی (NLP) در ابر
• 25. بینایی کامپیوتر و کاربردهای آن در ابر
• 26. تشخیص اشیاء با مدل‌های یادگیری عمیق در ابر
• 27. تحلیل تصویر و ویدئو در ابر
• 28. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از ابر
• 29. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر ابر
• 30. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در ابر
• 31. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در ابر
• 32. استفاده از AutoML برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. توسعه API برای مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 34. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان میکروسرویس
• 35. استفاده از Kubernetes برای مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مقایسه فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین در ابر (TensorFlow, PyTorch)
• 37. استفاده از GPU در ابر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات ابری
• 39. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 41. استفاده از ابزارهای observability برای عیب‌یابی برنامه‌های ابری
• 42. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات خصمانه
• 43. حریم خصوصی داده‌ها در محیط ابری و هوش مصنوعی
• 44. رعایت مقررات و استانداردها در استفاده از ابر برای هوش مصنوعی
• 45. استفاده از ابزارهای orchestration برای مدیریت گردش کار هوش مصنوعی