فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری ماشین برای مدیریت منابع ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: یادگیری ماشین برای مدیریت منابع ابری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مدیریت منابع ابری و اهمیت یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه علم داده و یادگیری ماشین
• 3. مروری بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
• 5. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
• 6. آشنایی با کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده‌ها
• 7. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 8. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 9. تمیز کردن داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده
• 10. کاوش داده‌ها (EDA) و آنالیز توصیفی
• 11. شناخت انواع داده‌ها و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
• 12. انتخاب ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده
• 13. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین (نظارت‌شده، غیرنظارت‌شده، تقویتی)
• 14. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون خطی
• 15. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
• 16. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
• 17. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 18. یادگیری ماشین نظارت‌شده: درخت تصمیم
• 19. ارزیابی مدل درخت تصمیم
• 20. یادگیری ماشین نظارت‌شده: جنگل تصادفی
• 21. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
• 22. یادگیری ماشین نظارت‌شده: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 23. ارزیابی مدل SVM
• 24. یادگیری ماشین نظارت‌شده: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 25. ارزیابی مدل KNN
• 26. آشنایی با معیارها و روش‌های ارزیابی مدل
• 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 28. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter tuning)
• 29. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی K-Means
• 30. ارزیابی خوشه‌بندی K-Means
• 31. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 32. ارزیابی خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 33. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: PCA (کاهش ابعاد)
• 34. کاربرد PCA در مدیریت منابع ابری
• 35. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: DBSCAN
• 36. ارزیابی DBSCAN
• 37. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 39. آشنایی با کتابخانه TensorFlow و Keras
• 40. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده
• 41. ارزیابی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 42. کاربردهای یادگیری عمیق در مدیریت منابع ابری
• 43. پیش‌بینی تقاضا برای منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
• 44. پیش‌بینی مصرف منابع ابری
• 45. بهینه‌سازی تخصیص منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
• 46. شناسایی ناهنجاری‌ها و سوء استفاده‌ها در منابع ابری
• 47. مدیریت خودکار منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
• 48. پیاده‌سازی اتوماسیون با استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 49. مبانی DevOps و CI/CD
• 50. آشنایی با مفاهیم Cloud Computing
• 51. معماری‌های ابری و مدل‌های استقرار (IaaS, PaaS, SaaS)
• 52. امنیت در محیط‌های ابری
• 53. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های ابری
• 54. مانیتورینگ و پایش منابع ابری
• 55. بهینه‌سازی عملکرد منابع ابری
• 56. آشنایی با Docker و Kubernetes
• 57. استفاده از یادگیری ماشین برای مقیاس‌پذیری خودکار
• 58. استفاده از یادگیری ماشین برای مدیریت بار کاری
• 59. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیش‌بینانه
• 60. بهره‌وری انرژی و پایداری در منابع ابری
• 61. مدیریت هوشمندانه دیتا سنترها
• 62. شناخت سرویس‌های یادگیری ماشین ابری (AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform)
• 63. استفاده از سرویس‌های ابری برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 64. مقایسه سرویس‌های یادگیری ماشین ابری
• 65. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فضای ابری
• 66. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 67. پردازش زبان طبیعی برای مدیریت منابع ابری
• 68. تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت بر رضایت مشتریان
• 69. ربات‌های چت و دستیارهای مجازی در مدیریت منابع ابری
• 70. مبانی بینایی کامپیوتر و کاربردهای آن
• 71. بینایی کامپیوتر برای شناسایی و مدیریت دارایی‌ها
• 72. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 73. یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
• 74. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده
• 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای داده‌های منابع ابری
• 76. آشنایی با معماری‌های RNN, LSTM و GRU
• 77. کاربرد LSTM در پیش‌بینی تقاضا
• 78. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 79. آشنایی با Apache Spark و Hadoop
• 80. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های ابری
• 81. به‌کارگیری تکنیک‌های مهندسی ویژگی‌ها
• 82. ایجاد خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 83. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
• 84. مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
• 85. ارائه نتایج و گزارش‌گیری
• 86. داشبوردهای مصورسازی داده‌ها (Tableau, Power BI)
• 87. فرایندهای استقرار و مدیریت مدل (MLOps)
• 88. آزمایش A/B برای مقایسه مدل‌ها
• 89. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای محیط‌های ابری
• 90. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 91. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 92. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
• 93. آینده یادگیری ماشین و مدیریت منابع ابری
• 94. تأثیر هوش مصنوعی بر مدیریت منابع ابری
• 95. مباحث پیشرفته: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده
• 96. آشنایی با معماری‌های Transformer
• 97. بررسی کتابخانه Hugging Face Transformers
• 98. بهره‌برداری از مدل‌های مبتنی بر Transformer
• 99. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم پیش‌بینی
• 100. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم بهینه‌سازی منابع