فلش‌کارت‌های آموزشی ابزارهای پیشرفتهٔ توسعهٔ هوش مصنوعی در Azure (Pro-Code Azure AI Tooling)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای پیشرفتهٔ توسعهٔ هوش مصنوعی در Azure (Pro-Code Azure AI Tooling)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های ابری

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی در بستر ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و رایانش ابری
• 2. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 5. مقدمه‌ای بر خدمات ابری Azure
• 6. معماری خدمات هوش مصنوعی Azure
• 7. محیط‌های توسعهٔ هوش مصنوعی در Azure
• 8. ابزارهای پیشرفتهٔ کدنویسی برای هوش مصنوعی
• 9. Azure Machine Learning Studio
• 10. ایجاد و مدیریت فضاهای کاری Azure ML
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. مهندسی ویژگی در Azure ML
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی
• 14. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 15. مدیریت چرخهٔ عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در Azure
• 17. توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با استفاده از Azure AI
• 18. خدمات شناختی Azure (Cognitive Services)
• 19. تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی
• 20. استفاده از Azure Cognitive Search
• 21. توسعهٔ ربات‌های گفتگو (Chatbots) با Azure Bot Service
• 22. مدیریت و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 23. نظارت و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. امنیت در توسعهٔ هوش مصنوعی ابری
• 25. حریم خصوصی داده‌ها در Azure AI
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و رایانش ابری
• 27. Responsible AI در Azure
• 28. ملاحظات شرعی و اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 29. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 30. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌ها در خدمات هوش مصنوعی Azure
• 32. مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 33. معماری‌های پیشرفته برای هوش مصنوعی ابری
• 34. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS) برای استقرار مدل‌ها
• 35. توسعهٔ برنامه‌های بلادرنگ با هوش مصنوعی
• 36. پردازش جریانی داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 37. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با برنامه‌های سازمانی
• 38. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 39. توسعه با استفاده از Azure OpenAI Service
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. کاربرد LLMs در تولید محتوا و تحلیل داده
• 42. توسعهٔ برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM
• 43. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت و کسب‌وکار
• 44. هوش مصنوعی در خدمات مالی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 45. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 46. هوش مصنوعی در آموزش (با رویکرد سازگار با نظام آموزشی)
• 47. هوش مصنوعی در مدیریت شهری و زیرساخت‌ها
• 48. هوش مصنوعی در کشاورزی و منابع طبیعی
• 49. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
• 50. هوش مصنوعی در تولید و صنعت
• 51. هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 52. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
• 53. ابزارهای تحلیل داده در Azure
• 54. مصورسازی داده‌ها و نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 55. استفاده از Power BI برای مصورسازی
• 56. توسعهٔ داشبوردهای مدیریتی هوش مصنوعی
• 57. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 58. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 59. توسعهٔ بازی‌ها با هوش مصنوعی
• 60. شبیه‌سازی و بهینه‌سازی با یادگیری تقویتی
• 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 62. مدل‌های ترجمه ماشینی در Azure
• 63. تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات
• 64. توسعهٔ سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 66. تشخیص ناهنجاری و تهدیدات امنیتی
• 67. استفاده از Azure Security Center
• 68. مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق
• 69. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 70. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 71. پردازش تصویر پیشرفته
• 72. تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصاویر
• 73. تحلیل ویدئو با هوش مصنوعی
• 74. هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 75. پردازش داده‌های IoT در Azure
• 76. توسعهٔ برنامه‌های IoT با هوش مصنوعی
• 77. امنیت در سیستم‌های IoT
• 78. معماری‌های میکروسرویس برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 79. استفاده از Azure Functions برای پردازش رویداد
• 80. مدیریت API برای خدمات هوش مصنوعی
• 81. توسعهٔ برنامه‌های وب با ادغام هوش مصنوعی
• 82. ساخت واسط‌های کاربری هوشمند
• 83. داده‌کاوی و تحلیل پیش‌گویانه
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
• 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 86. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌ها
• 87. پروتکل‌های حفظ حریم خصوصی در Azure
• 88. مدیریت هویت و دسترسی در Azure AI
• 89. چارچوب‌های توسعهٔ سریع (Rapid Development Frameworks)
• 90. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 91. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 92. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 94. تولید متن، تصویر و کد با هوش مصنوعی
• 95. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 96. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنعت
• 97. آیندهٔ هوش مصنوعی و رایانش ابری