دوره جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم مایکروسافت آژور (آمادگی آزمون DP-100) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم مایکروسافت آژور (آمادگی آزمون DP-100)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در علوم داده و یادگیری ماشین
• 2. معرفی پلتفرم‌های ابری در یادگیری ماشین و سرویس‌های مایکروسافت آژور
• 3. مدیریت منابع و فضای کاری در Azure Machine Learning
• 4. کار با داده‌ها و ایجاد Datastores در محیط ابری
• 5. تولید و مدیریت Datasetها برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از نوت‌بوک‌های آژور
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Azure Machine Learning SDK
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی برای مدل‌سازی
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 10. استفاده از Automated ML برای انتخاب خودکار الگوریتم‌های بهینه
• 11. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل در آژور
• 12. مدیریت محیط‌های اجرایی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در محیط Azure
• 14. کار با فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow در بستر ابری
• 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل معیارهای دقت
• 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطا
• 17. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای Explainability
• 18. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها در Azure ML Model Registry
• 19. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس وب در Azure Kubernetes Service
• 20. استقرار مدل‌ها در Azure Container Instances
• 21. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده و مدیریت انحراف داده
• 22. ایجاد خط لوله یا Pipeline برای خودکارسازی فرآیندها
• 23. استفاده از Designer برای مدل‌سازی بدون کدنویسی
• 24. مدیریت امنیت و دسترسی‌ها در پروژه‌های علوم داده آژور
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در یادگیری ماشین
• 26. پیاده‌سازی MLOps برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 27. استفاده از Azure DevOps برای یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم
• 28. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های سنگین داده
• 29. کار با داده‌های حجیم در Azure Synapse Analytics
• 30. اتصال و یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده SQL با Azure Machine Learning
• 31. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده در محیط‌های ابری
• 32. مدیریت و نظارت بر آزمایش‌های یادگیری ماشین با MLflow
• 33. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری‌های الگوریتمی
• 34. آمادگی برای آزمون DP-100 و مرور سرفصل‌های کلیدی
• 35. حل تمرینات عملی برای سناریوهای آزمون مایکروسافت
• 36. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک راهکار یادگیری ماشین در آژور