دوره راهکارهای نوین بهینه‌سازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین بهینه‌سازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری
• 2. معماری سرویس Azure Machine Learning برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌ها
• 3. آماده‌سازی محیط‌های توسعه و پیکربندی فضای کاری در Azure
• 4. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌های مقیاس‌پذیر در Azure Blob Storage
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Azure Data Factory
• 6. آشنایی با محیط‌های محاسباتی Compute Instances و Compute Clusters
• 7. بهینه‌سازی منابع پردازشی برای آموزش مدل‌های سنگین
• 8. مبانی و مفاهیم پایه‌ای در آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. پیاده‌سازی آموزش مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow در Azure
• 10. استفاده از اسکریپت‌های آموزشی و مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 11. مفهوم و کاربرد Estimator در تسریع فرآیند آموزش
• 12. مدیریت چرخه‌ی حیات آزمایش‌ها با MLflow در بستر Azure
• 13. پیکربندی و اجرای کارهای آموزشی در محیط‌های ابری
• 14. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ Azure
• 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Azure Automated ML
• 16. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته برای تنظیم دقیق مدل
• 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در حین آموزش مدل‌های عمیق
• 18. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری GPU و FPGA در آموزش مدل
• 19. راهکارهای کاهش زمان آموزش از طریق موازی‌سازی داده‌ها
• 20. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل با Model Registry
• 21. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی نقاط بازرسی مدل در حین آموزش
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده برای کاهش نرخ تأخیر
• 23. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی پیش از استقرار
• 24. پیاده‌سازی خط لوله‌های خودکار یا ML Pipelines در Azure
• 25. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها با ابزارهای یکپارچه‌ساز
• 26. امنیت و کنترل دسترسی در چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از Azure Key Vault برای مدیریت ایمن کلیدها و اسرار
• 29. مانیتورینگ و عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آموزش ابری
• 30. مقیاس‌پذیری خودکار منابع در هنگام اوج بار کاری
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 32. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
• 33. بررسی روش‌های یادگیری انتقالی برای تسریع فرآیند آموزش
• 34. استفاده از کانتینرها و Docker در بسته‌بندی محیط‌های آموزشی
• 35. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با Azure DevOps
• 36. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها و گزارش‌دهی عملکرد مدل
• 37. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای لبه شبکه و اینترنت اشیا
• 38. استفاده از قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده برای تخصیص بهینه منابع
• 39. بررسی گزارش‌های خطای آموزش و بهینه‌سازی نرخ همگرایی
• 40. توسعه و استقرار نهایی مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی