کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Google Vertex AI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Google Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پلتفرم‌های ابری یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش پلتفرم‌های ابری
• 2. معرفی محیط و معماری سرویس Google Vertex AI
• 3. مدیریت پروژه‌ها و تنظیمات اولیه در کنسول گوگل کلود
• 4. آموزش کار با بخش Vertex AI Workbench برای توسعه مدل
• 5. آموزش آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 6. آشنایی با فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud Storage
• 7. کار با مجموعه داده‌ها در Vertex AI Dataset
• 8. مهندسی ویژگی و انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش مدل
• 9. بررسی انواع مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI
• 10. آموزش استفاده از AutoML برای آموزش خودکار مدل‌ها
• 11. تنظیم پارامترهای مدل در محیط‌های ابری
• 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای داخلی
• 13. استفاده از Vertex AI Training برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 14. مدیریت منابع محاسباتی و تعیین سخت‌افزار مورد نیاز
• 15. آشنایی با کانتینرها در یادگیری ماشین و استفاده از Docker
• 16. استفاده از Pre-built Containers برای مدل‌های استاندارد
• 17. آموزش استقرار مدل در محیط عملیاتی با Vertex AI Prediction
• 18. مدیریت پایانه‌های استقرار (Endpoints) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی با Model Monitoring
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های ابری
• 21. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های کاربری با IAM
• 22. آموزش استفاده از Vertex AI Pipelines برای خودکارسازی فرآیندها
• 23. مستندسازی و نسخه‌بندی مدل‌ها با Vertex AI Model Registry
• 24. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل خروجی مدل‌ها
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 26. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
• 27. کار با مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد در Vertex AI
• 28. به‌کارگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش سرعت
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از انتشار نهایی
• 30. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌های ابری
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سایر سرویس‌های ابری
• 32. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل در محیط‌های تولیدی
• 34. ارائه گزارش‌های تحلیلی از کارایی مدل‌های مستقر شده
• 35. آینده یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری و نوآوری‌های هوشمند