کتاب آموزش پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین در بستر مایکروسافت آژور با استفاده از پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین در بستر مایکروسافت آژور با استفاده از پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری رایانش ابری در بستر مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای مدیریت یادگیری ماشین در آژور
• 3. راه اندازی فضای کاری یادگیری ماشین در پورتال آژور
• 4. کار با کیت توسعه نرم‌افزار پایتون نسخه دوم برای آژور
• 5. مدیریت منابع محاسباتی و کلاسترهای آموزش مدل
• 6. کار با محیط‌های توسعه یکپارچه و نوت‌بوک‌های آژور
• 7. آشنایی با مفاهیم داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
• 8. اتصال به منابع داده‌ای مختلف و ذخیره‌سازی ابری
• 9. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و ایجاد داده‌مجموعه‌های نسخه دار
• 10. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای آژور
• 11. تولید و مدیریت ویژگی‌های داده‌ای برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. آشنایی با ساختار اسکریپت‌های آموزش مدل در فضای ابری
• 13. اجرای کارهای آموزشی در قالب جاب‌های ابری
• 14. پیکربندی محیط‌های اجرا و مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای
• 15. استفاده از یادگیری ماشین خودکار برای انتخاب الگوریتم
• 16. تنظیم پارامترهای مدل در فضای ابری با استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
• 17. ردیابی و ثبت آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 18. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در مخزن مدل آژور
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تحلیل معیارهای دقت
• 20. مقایسه خروجی‌های آزمایش‌های مختلف در فضای ابری
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس وب
• 22. پیکربندی نقاط پایانی استنتاج برای مدل‌های تولیدی
• 23. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 24. مراقبت از مدل‌های مستقر شده و پایش عملکرد در زمان واقعی
• 25. خودکارسازی چرخه حیات یادگیری ماشین با استفاده از پایپ‌لاین‌های آژور
• 26. مدیریت نسخه‌های کد و مدل در طول چرخه توسعه
• 27. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج آموزش
• 28. پیاده‌سازی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری برای پروژه‌های ابری
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساختی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پروژه‌های داده‌محور
• 31. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در محیط ابری
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با سایر سرویس‌های ابری
• 33. توسعه پروژه‌های پردازش متن و تصویر در بستر آژور
• 34. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های سفارشی
• 35. مدیریت پروژه‌های تیمی و همکاری در محیط آژور
• 36. به‌کارگیری مفاهیم یادگیری ماشین مسئولانه در سازمان
• 37. پشتیبان‌گیری و بازیابی تنظیمات پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 39. ارائه نتایج و گزارش‌دهی از مدل‌های پیاده‌سازی شده
• 40. آینده و روندهای نوین در هوش مصنوعی ابری و کاربردهای آن