دوره پیاده‌سازی هوشمند مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های مایکروسافت آژور (Azure) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوشمند مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های مایکروسافت آژور (Azure)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری سرویس‌های هوش مصنوعی در رایانش ابری مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با محیط کاربری و ابزارهای مدیریت فضای کاری در Azure Machine Learning
• 3. آماده‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی و کلاسترهای پردازشی در فضای ابری
• 4. مدیریت داده‌ها و ایجاد مجموعه داده‌های استاندارد در آژور
• 5. اتصال به منابع داده خارجی و امنیت دسترسی در پلتفرم ابری
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای خودکار در آژور
• 7. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی در محیط نوت‌بوک‌های آژور
• 8. مبانی یادگیری ماشین خودکار و کاربرد آن در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 9. پیکربندی آزمایش‌های یادگیری ماشین و نظارت بر فرآیند آموزش
• 10. انتخاب الگوریتم‌های بهینه برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 11. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی در مدل‌های ابری
• 12. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل با استفاده از قابلیت‌های آژور
• 13. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه و مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 14. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سرویس‌های ابری هوشمند
• 15. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و ثبت آن‌ها در مخزن مرکزی آژور
• 16. ارزیابی عملکرد مدل و تحلیل معیارهای دقت و خطا
• 17. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 18. پیاده‌سازی مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب در قالب کانتینر
• 19. مدیریت استقرار و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی در محیط تولید
• 20. نظارت بر کارایی مدل‌های مستقر شده و شناسایی افت عملکرد
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 22. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های کاربری بر اساس استانداردهای سازمانی
• 23. اتوماسیون چرخه حیات مدل با استفاده از خط لوله یادگیری ماشین
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده با برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 25. مبانی عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین یا MLOps در محیط آژور
• 26. مانیتورینگ منابع و هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت بودجه در سرویس‌های ابری
• 28. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی در آژور
• 29. مبانی هوش مصنوعی مولد و استفاده از سرویس‌های Azure OpenAI
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در فضای ابری
• 31. کاربرد بینایی ماشین و تحلیل تصویر در سرویس‌های هوشمند آژور
• 32. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های ابری
• 33. توسعه پروژه‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از SDK آژور برای پایتون
• 34. به‌کارگیری چارچوب‌های متن‌باز در کنار سرویس‌های اختصاصی آژور
• 35. مستندسازی پروژه‌ها و گزارش‌دهی نتایج در سازمان
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 37. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند در صنعت
• 38. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی ابری و فناوری‌های نوین مایکروسافت
• 39. آزمون نهایی و مرور بر استانداردهای پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند