کتاب راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (Cloud) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. معرفی پلتفرم‌های ابری و سرویس‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با زیرساخت‌های محاسباتی در فضای ابری
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه برای یادگیری ماشین در ابر
• 5. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های حجیم در بسترهای ابری
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
• 8. مبانی یادگیری نظارت‌شده و پیاده‌سازی مدل‌های اولیه
• 9. الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در محیط ابری
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 13. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 14. استفاده از سرویس‌های ابری برای آموزش مدل‌های سنگین
• 15. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 17. تکنیک‌های نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 19. رعایت اصول اخلاقی و حقوقی در توسعه هوش مصنوعی
• 20. اتوماسیون فرآیندها با خط لوله‌های هوش مصنوعی
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی ابری
• 22. تحلیل داده‌های متنی با پردازش زبان طبیعی در ابر
• 23. کاربردهای بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
• 24. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر و پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 25. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در ابر
• 27. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی
• 28. مدیریت خطا و عیب‌یابی در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 29. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط تولید
• 30. ارزیابی هزینه‌های عملیاتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سبک‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینِ لبه (Edge AI) و پیوند آن با ابر
• 33. پیاده‌سازی معماری‌های چندگانه در سرویس‌های ابری
• 34. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء
• 35. امنیت داده‌ها در انتقال به سرویس‌های ابری
• 36. تست و اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده در محیط ابری
• 37. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. آینده فناوری‌های ابری و هوش مصنوعی در ایران
• 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند ابری