کتاب طراحی و مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در پروژه‌های داده‌محور
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده در آژور
• 3. بررسی چرخه‌حیات توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی در بستر ابر
• 4. معماری‌سازی زیرساخت‌های داده‌محور با رعایت اصول امنیت و حریم خصوصی
• 5. مدیریت هویت و دسترسی در سرویس‌های ابری آژور
• 6. استقرار و پیکربندی Azure Machine Learning Workspace
• 7. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مخازن داده در Azure Data Lake Storage
• 8. راهکارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از Azure Data Factory
• 9. پیاده‌سازی پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر در فضای ابری
• 10. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده‌ای در محیط‌های توزیع‌شده
• 11. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین متناسب با نیازهای تجاری
• 12. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از منابع پردازشی ابری
• 13. مدیریت نسخه‌بندی و کنترل کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. استفاده از Azure Cognitive Services برای پردازش متن و تصویر
• 15. پیاده‌سازی موتورهای پیشنهاددهنده با استفاده از سرویس‌های ابری
• 16. توسعه سیستم‌های تحلیل پیش‌بینانه در بستر داده‌های حجیم
• 17. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 18. مدیریت چرخه‌حیات عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 19. تضمین انطباق با قوانین حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های ابری
• 20. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌دهی با Power BI
• 21. توزیع و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی با Kubernetes
• 22. امن‌سازی خط‌لوله‌های داده‌ای در برابر تهدیدات سایبری
• 23. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در پروژه‌های ابری
• 24. خودکارسازی فرآیندهای استقرار با استفاده از Azure DevOps
• 25. تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ با Azure Stream Analytics
• 26. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
• 27. استفاده از Azure Synapse Analytics برای پردازش‌های تحلیلی پیچیده
• 28. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 29. اخلاق حرفه‌ای در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی و الگوریتم‌های تصمیم‌گیر
• 30. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای سازمانی
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 32. به‌کارگیری یادگیری عمیق در بستر ابر با استفاده از GPUهای مجازی
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای محیط‌های عملیاتی
• 34. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در شرایط واقعی
• 35. مدیریت چرخه عمر داده و سیاست‌های پاکسازی اطلاعات
• 36. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی بر لبه شبکه (Edge AI)
• 37. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با رعایت عدالت و انصاف در خروجی‌ها
• 38. استفاده از Azure Key Vault برای مدیریت ایمن کلیدها و رمزها
• 39. ارائه گزارش‌های تحلیل داده به ذینفعان پروژه
• 40. بررسی الگوهای معماری مرجع برای پروژه‌های هوش مصنوعی آژور
• 41. طراحی سیستم‌های بازخوردگیری برای بهبود مستمر مدل‌ها
• 42. مدیریت تیم‌های داده و همکاری در پروژه‌های هوش مصنوعی ابرمحور
• 43. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 44. بررسی آینده هوش مصنوعی و نقش رایانش ابری در تحول دیجیتال ملی