دوره ساخت برنامه‌های ابری هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم مایکروسافت آژور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های ابری هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم مایکروسافت آژور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های ابری مبتنی بر هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مفاهیم پایه
• 2. آشنایی با پلتفرم مایکروسافت آژور برای توسعه ابری
• 3. مفاهیم اصلی توسعه نرم‌افزار در محیط ابری
• 4. معماری برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 5. زیرساخت‌های آژور برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 6. سرویس‌های شناختی آژور (Cognitive Services)
• 7. پردازش زبان طبیعی (NLP) با آژور
• 8. بینایی ماشین (Computer Vision) با آژور
• 9. تشخیص گفتار و تبدیل متن به گفتار با آژور
• 10. یادگیری ماشین (Machine Learning) در آژور
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در آژور
• 12. استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در آژور
• 13. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
• 14. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 18. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 19. ترجمه ماشینی با آژور
• 20. خلاصه‌سازی متن با آژور
• 21. تحلیل احساسات با آژور
• 22. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 23. بینایی ماشین پیشرفته
• 24. تشخیص اشیاء و سگمنتاسیون تصویر
• 25. تولید تصویر و ویدئو
• 26. پردازش تصویر سه‌بعدی
• 27. صدا و پردازش سیگنال
• 28. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. استفاده از LLMs برای تولید محتوا
• 31. استفاده از LLMs برای پرسش و پاسخ
• 32. استفاده از LLMs در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 33. چارچوب‌های توسعه برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 34. Azure Machine Learning Studio
• 35. Azure Cognitive Services Containers
• 36. Azure Functions برای پردازش رویداد
• 37. Azure Kubernetes Service (AKS) برای استقرار مدل
• 38. معماری میکروسرویس در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 39. امنیت در برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 40. مدیریت هویت و دسترسی در آژور
• 41. رمزنگاری داده‌ها در آژور
• 42. حریم خصوصی داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 43. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 44. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 45. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainable AI)
• 46. عدالت و عدم تبعیض در هوش مصنوعی
• 47. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 48. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 49. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 50. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 51. هوش مصنوعی در آموزش
• 52. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 53. هوش مصنوعی در خدمات مالی
• 54. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 55. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 56. هوش مصنوعی در محیط زیست
• 57. هوش مصنوعی و شهر هوشمند
• 58. آینده هوش مصنوعی در برنامه‌های ابری
• 59. نوآوری‌های جدید در سرویس‌های آژور
• 60. توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با کمترین کد (Low-code/No-code)
• 61. ابزارهای اتوماسیون در توسعه هوش مصنوعی
• 62. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 63. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 64. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 65. مدیریت هزینه در برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 66. پایش و نظارت بر برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 67. عیب‌یابی و رفع اشکال در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 68. مستندسازی برنامه‌های ابری هوش مصنوعی
• 69. همکاری تیمی در توسعه هوش مصنوعی
• 70. متدولوژی‌های چابک (Agile) در توسعه هوش مصنوعی
• 71. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 72. اتوماسیون استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. ارزیابی مداوم عملکرد مدل‌ها
• 74. بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 75. حاکمیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 76. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 77. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 79. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 80. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 81. پردازش گراف (Graph Processing) با هوش مصنوعی
• 82. هوش مصنوعی در علوم داده (Data Science)
• 83. ابزارهای تحلیل داده در آژور
• 84. مصورسازی داده‌ها برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 85. مدیریت کلان‌داده (Big Data) در آژور
• 86. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• 87. طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 88. دسترسی‌پذیری (Accessibility) در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 89. ملاحظات حقوقی و قضایی در هوش مصنوعی
• 90. استانداردهای بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 91. اهمیت داده‌های با کیفیت در هوش مصنوعی
• 92. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 93. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 94. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 95. خوشه‌بندی (Clustering)
• 96. طبقه‌بندی (Classification)
• 97. رگرسیون (Regression)
• 98. کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD)
• 99. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 100. پردازش تصویر پیشرفته با آژور