دوره پیاده‌سازی کاربردی هوش مصنوعی در لبه شبکه با استفاده از زیرساخت‌های مایکروسافت آژور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی کاربردی هوش مصنوعی در لبه شبکه با استفاده از زیرساخت‌های مایکروسافت آژور

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: رایانش لبه (Edge Computing) و اینترنت اشیاء

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش لبه و معماری اینترنت اشیاء
• 2. نقش هوش مصنوعی در تحول لبه شبکه
• 3. معرفی پلتفرم آژور برای راهکارهای اینترنت اشیاء
• 4. آشنایی با Azure IoT Edge و اجزای اصلی آن
• 5. مدیریت دستگاه‌های لبه در محیط ابری
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی در لبه
• 7. معماری ماژولار در Azure IoT Edge
• 8. ایجاد و مدیریت کانتینرهای هوش مصنوعی در لبه
• 9. استفاده از Azure Container Registry برای مدیریت تصاویر
• 10. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه شبکه
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای محدود
• 12. آشنایی با Azure Machine Learning برای آموزش مدل‌های لبه
• 13. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت‌های قابل اجرا در لبه
• 14. پیاده‌سازی استنتاج هوش مصنوعی به صورت محلی
• 15. ارتباط بین دستگاه‌های لبه و سرویس‌های ابری
• 16. پروتکل‌های ارتباطی استاندارد در اینترنت اشیاء صنعتی
• 17. امنیت در لبه شبکه و مدیریت گواهی‌نامه‌های امنیتی
• 18. پایش و نظارت بر عملکرد ماژول‌های هوش مصنوعی
• 19. عیب‌یابی و رفع خطاهای استقرار در Azure IoT Edge
• 20. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در لبه
• 21. استفاده از Azure Stream Analytics برای پردازش داده‌های لبه
• 22. پیاده‌سازی هوش مصنوعی بینایی ماشین در لبه شبکه
• 23. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حسگرهای صنعتی
• 24. مدیریت پیکربندی‌های پیچیده با استفاده از Deployment Manifests
• 25. یکپارچه‌سازی لبه شبکه با سرویس‌های داده‌ای آژور
• 26. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند با پردازش محلی داده‌ها
• 27. مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های گسترده اینترنت اشیاء
• 28. امنیت داده‌ها در لبه شبکه بر اساس استانداردهای ملی
• 29. بررسی موردی: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کنترل کیفیت خط تولید
• 30. بررسی موردی: پایش هوشمند مصرف انرژی در ساختمان‌ها
• 31. استفاده از Azure IoT Hub برای مدیریت متمرکز تجهیزات
• 32. به‌روزرسانی از راه دور مدل‌های هوش مصنوعی در لبه
• 33. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 34. مدیریت وضعیت دستگاه‌های لبه در شرایط قطع ارتباط با ابر
• 35. آینده هوش مصنوعی در لبه شبکه و اینترنت اشیاء
• 36. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک راهکار جامع لبه شبکه