دوره آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با سرویس‌های ابری مایکروسافت آژور
• 3. ایجاد و مدیریت حساب کاربری و محیط کاری آژور
• 4. معرفی پلتفرم یادگیری ماشین آژور Azure Machine Learning
• 5. پیکربندی فضای کاری و منابع محاسباتی در آژور
• 6. مدیریت داده‌ها و مخازن ذخیره‌سازی ابری
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 8. آشنایی با دفترچه‌های یادداشت ابری و Azure Notebooks
• 9. روش‌های انتقال و بارگذاری داده‌های حجیم به ابر
• 10. بررسی ابزارهای خودکار یادگیری ماشین Automated ML
• 11. انتخاب و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در بستر آژور
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در بستر آژور
• 14. استفاده از قابلیت‌های پردازش ابری برای آموزش مدل‌ها
• 15. مدیریت منابع محاسباتی و مقیاس‌پذیری در آموزش مدل
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. تنظیم پارامترهای مدل و بهینه‌سازی فراپارامترها
• 18. استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در آژور
• 19. مدیریت نسخه‌های مدل و آزمایش‌ها
• 20. مستندسازی و ثبت نتایج مدل‌سازی در ابر
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس وب
• 22. ایجاد نقاط پایانی برای استنتاج مدل
• 23. مدیریت امنیت و دسترسی به سرویس‌های هوش مصنوعی
• 24. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 25. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 26. آشنایی با خدمات شناختی Azure Cognitive Services
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های سفارشی با سرویس‌های هوش مصنوعی آژور
• 28. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 31. کار با ابزارهای یادگیری عمیق در محیط آژور
• 32. استفاده از موتورهای محاسباتی GPU در ابر
• 33. اتصال مدل‌های یادگیری ماشین به پایگاه‌های داده ابری
• 34. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کلان
• 35. مدیریت چرخه‌حیات مدل یادگیری ماشین MLOps
• 36. اتوماسیون استقرار مدل با استفاده از ابزارهای CI/CD
• 37. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 38. حل چالش‌های رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 39. توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند با استفاده از APIهای ابری
• 40. پروژه عملی: طراحی و استقرار یک سامانه پیش‌بینی مبتنی بر ابر