دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط Microsoft 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 محیط Microsoft Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با محیط کاربری و سرویس‌های Azure Machine Learning
• 3. راه‌اندازی فضای کاری و مدیریت منابع در Azure
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 5. آشنایی با Azure Machine Learning Studio
• 6. آماده‌سازی و بارگذاری مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای بصری Azure
• 8. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از نوت‌بوک‌های Jupyter
• 10. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در بستر Azure
• 12. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 13. استفاده از Automated ML برای بهینه‌سازی انتخاب مدل
• 14. تنظیم فراپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 15. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 16. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت نسخه‌های مدل در Azure
• 17. استفاده از Azure Data Factory برای خط‌لوله‌های داده
• 18. طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین (Pipelines)
• 19. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به صورت توزیع‌شده
• 20. استفاده از منابع محاسباتی ابری برای آموزش مدل‌های سنگین
• 21. مدیریت مخازن مدل و ثبت‌نام مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس وب در Azure Kubernetes Service
• 23. پیکربندی و مدیریت نقاط پایانی برای استنتاج مدل
• 24. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps) در پلتفرم Azure
• 26. استفاده از Azure DevOps برای خودکارسازی فرآیند استقرار
• 27. ایمن‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در برابر تهدیدات سایبری
• 28. رعایت استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 29. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های کلان سازمانی
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 31. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی بزرگ
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده Azure
• 33. استفاده از Cognitive Services در کنار مدل‌های اختصاصی
• 34. گزارش‌گیری و مصورسازی نتایج تحلیل داده‌ها در Power BI
• 35. پروژه عملی: طراحی یک سامانه پیش‌بینی مبتنی بر ابر
• 36. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌های ابری
• 37. به‌روزرسانی و بازآموزی مستمر مدل‌ها (Continuous Training)
• 38. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از Azure ML
• 39. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری عمیق در بستر Azure
• 40. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در رایانش ابری برای هوش مصنوعی