دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی در Azure
• 2. معرفی پلتفرم Azure Machine Learning و قابلیت‌های کلیدی آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری (Workspace) در Azure Machine Learning
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای سازمانی
• 5. آشنایی با Azure Machine Learning Studio و رابط کاربری آن
• 6. کار با داده‌ها و مدیریت مجموعه‌داده‌ها (Datasets) در فضای ابری
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Azure Data Factory
• 8. کاربرد محاسبات ابری در پردازش داده‌های حجیم
• 9. ایجاد و مدیریت نمونه‌های محاسباتی (Compute Instances)
• 10. پیکربندی کلاسترهای محاسباتی برای آموزش مدل‌های سنگین
• 11. آشنایی با پایتون و کتابخانه‌های یادگیری ماشین در بستر Azure
• 12. مدیریت محیط‌های توسعه و بسته‌های نرم‌افزاری (Environments)
• 13. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در Azure
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در محیط ابری
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) در Azure
• 16. استفاده از یادگیری ماشین خودکار (Automated ML) برای انتخاب مدل
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از قابلیت‌های Azure
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای سنجش دقت
• 19. استفاده از Azure Machine Learning Designer برای ساخت مدل‌های بصری
• 20. مستندسازی و ثبت تجربیات در آزمایش‌های ابری (Experiments)
• 21. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 22. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس وب (Web Services) در Azure
• 23. مدیریت نقاط پایانی (Endpoints) برای دسترسی به مدل‌های مستقر شده
• 24. امنیت و احراز هویت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 26. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها (Model Versioning)
• 27. آشنایی با مفاهیم MLOps و خودکارسازی فرآیندها
• 28. استفاده از Azure DevOps برای پیاده‌سازی خط لوله‌های CI/CD
• 29. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها روی چندین گره محاسباتی
• 30. کار با سرویس‌های هوش مصنوعی شناختی (Cognitive Services) در Azure
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌داده‌های Azure SQL
• 32. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 33. استفاده از قابلیت‌های GPU برای تسریع آموزش مدل‌ها
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سازمانی
• 36. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در حین آموزش مدل‌های ابری
• 37. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها پیش از انتشار نهایی
• 38. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌ها
• 39. بررسی الگوهای معماری موفق در پیاده‌سازی سیستم‌های ابری هوشمند
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های مدل در داشبوردهای مدیریتی