کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون در محیط Azure Machine Learning با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون در محیط Azure Machine Learning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: محاسبات ابری و زیرساخت‌های پردازش داده در پلتفرم‌های رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. معرفی پلتفرم Azure Machine Learning و محیط کاری آن
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای Azure ML
• 4. آشنایی با ساختار ورک‌اسپیس و منابع محاسباتی در Azure
• 5. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
• 6. کار با Azure Machine Learning SDK برای پایتون
• 7. آماده‌سازی اسکریپت‌های آموزشی برای اجرای ابری
• 8. مفهوم اسکریپت‌های آموزشی و تفاوت آن‌ها با نوت‌بوک‌های محلی
• 9. ایجاد و مدیریت محیط‌های اجرایی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 10. تعریف و پیکربندی کلاستر‌های محاسباتی برای آموزش مدل
• 11. ارسال اولین وظیفه آموزشی به محیط رایانش ابری
• 12. استفاده از آرگومان‌ها برای پارامتری‌سازی اسکریپت‌های آموزشی
• 13. مدیریت و ثبت پارامترهای ورودی با استفاده از Argparse
• 14. ثبت و گزارش‌گیری از معیارهای ارزیابی در حین آموزش
• 15. استفاده از کتابخانه MLflow برای رهگیری آزمایش‌ها
• 16. کار با لاگ‌ها و مشاهده وضعیت اجرای اسکریپت‌ها در پورتال
• 17. مدیریت داده‌های خروجی و ذخیره‌سازی نتایج در فضای ابری
• 18. استفاده از DataStores برای دسترسی به منابع داده‌ای
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn در اسکریپت‌ها
• 20. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch در Azure
• 21. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow در اسکریپت‌ها
• 22. استفاده از اسکریپت‌های چندگانه برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 23. مدیریت و نسخه‌بندی کدهای آموزشی در مخازن ابری
• 24. پیکربندی هویت‌های مدیریت‌شده برای دسترسی امن به منابع
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش
• 26. بررسی خطاهای رایج در اجرای اسکریپت‌های ابری و رفع عیب
• 27. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در اسکریپت‌های سفارشی
• 28. ذخیره‌سازی و ثبت مدل‌های نهایی در مدل‌ریجستری
• 29. نسخه‌بندی مدل‌های آموزشی و مدیریت چرخه حیات آن‌ها
• 30. ایجاد خط لوله برای اجرای خودکار اسکریپت‌های آموزشی
• 31. استفاده از محیط‌های کانتینری برای تضمین یکپارچگی اجرا
• 32. مقیاس‌پذیری آموزش مدل در خوشه‌های محاسباتی بزرگ
• 33. به‌کارگیری بهترین شیوه‌های امنیتی در مدیریت اسکریپت‌ها
• 34. اتصال به منابع داده‌ای ایمن با استفاده از Key Vault
• 35. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 36. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با استفاده از اسکریپت‌های خودکار
• 37. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در سرویس‌های ابری
• 38. تست و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 39. مدیریت هزینه‌های پردازشی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 40. ارائه گزارش نهایی از عملکرد مدل‌های پیاده‌سازی شده