کتاب راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری گوگل (GC) 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 گوگل (GC)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر ابر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در رایانش ابری
• 2. آشنایی با پلتفرم ابری گوگل برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. مدیریت منابع و دسترسی‌ها در کنسول ابری گوگل
• 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و چرخه حیات مدل‌ها
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش در بستر ابر
• 6. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی ابری گوگل برای مجموعه داده‌های حجیم
• 7. کار با سرویس نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده برای توسعه مدل
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 9. مبانی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون
• 10. مبانی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 11. آشنایی با سرویس یادگیری ماشین ابری گوگل
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به صورت توزیع‌شده در ابر
• 13. استفاده از سرویس‌های پیش‌ساخته هوش مصنوعی برای بینایی ماشین
• 14. بهره‌گیری از سرویس‌های تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی
• 15. استفاده از سرویس‌های تبدیل گفتار به متن و بالعکس
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای دقت
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 18. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط ابری
• 19. مدیریت و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 20. آشنایی با خط لوله یادگیری ماشین برای خودکارسازی فرآیندها
• 21. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. کار با سرویس‌های داده‌کاوی و تحلیل کلان‌داده در ابر
• 23. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها
• 24. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 25. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی ابری
• 26. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
• 27. امنیت در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 28. رعایت حریم خصوصی و استانداردهای داده‌ای در پروژه‌های ابری
• 29. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 30. مستندسازی و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در ابر
• 32. بررسی نمونه‌های کاربردی یادگیری ماشین در صنعت
• 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های ابری هوش مصنوعی
• 34. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سرویس‌های پایگاه داده ابری
• 35. آشنایی با هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در بستر ابری
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی
• 37. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش سلامت مدل
• 38. حل چالش‌های رایج در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوشمند ابری
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و رایانش ابری در ایران