دوره گردش کار هوش مصنوعی در محیط ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گردش کار هوش مصنوعی در محیط ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با پلتفرم‌های رایج ارائه دهنده خدمات ابری
• 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 4. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کاربردها
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده‌ها
• 7. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی در محیط ابری
• 9. مدل‌سازی طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف
• 10. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 12. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی
• 13. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow
• 14. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص تصویر
• 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 16. مدل‌سازی زبان با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 17. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 18. خلاصه‌سازی متن با استفاده از الگوریتم‌های NLP
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم Q-Learning در محیط ابری
• 21. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 22. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
• 23. استفاده از APIهای هوش مصنوعی ابری
• 24. مقایسه سرویس‌های مختلف هوش مصنوعی ابری
• 25. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر
• 26. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش داده شده
• 27. بخش‌بندی تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 28. تولید تصاویر با استفاده از مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
• 29. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال‌های صوتی
• 30. تشخیص گفتار با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. تبدیل متن به گفتار و بالعکس
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 33. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری
• 34. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری و هوش مصنوعی
• 35. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات مربوطه
• 36. مقایسه هزینه‌ها و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در محیط ابری
• 37. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 38. نظارت و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 40. مقدمه‌ای بر Auto ML و کاربردهای آن
• 41. استفاده از Auto ML برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی سریع‌تر
• 42. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI)
• 43. رفع خطا و دیباگینگ مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. آینده هوش مصنوعی در محیط ابری
• 45. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی هوش مصنوعی ابری