فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع توسعه راهکارهای هوش مصنوعی ابری با Azure AI و OpenAI SDK

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه راهکارهای هوش مصنوعی ابری با Azure AI و OpenAI SDK

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و توسعه سامانه‌های هوشمند با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت
• 2. آشنایی با محیط Azure AI Studio و قابلیت‌های آن
• 3. تنظیم محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 4. کار با Azure SDK برای پایتون و احراز هویت امن
• 5. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ در Azure OpenAI
• 6. مدیریت استقرار مدل‌های هوشمند و تنظیمات پارامترها
• 7. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های GPT
• 8. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. کار با سرویس Azure AI Search برای بازیابی اطلاعات
• 11. معماری جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات برداری
• 12. تکنیک تولید پاسخ با تکیه بر داده‌های اختصاصی یا RAG
• 13. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های هوشمند
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در محیط Azure
• 15. شناسایی و پیشگیری از محتوای نامناسب با Azure Content Safety
• 16. توسعه سامانه‌های تحلیل متن و استخراج موجودیت‌ها
• 17. پیاده‌سازی تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متون
• 18. کار با سرویس‌های بینایی ماشین برای تحلیل تصاویر
• 19. استفاده از مدل‌های تبدیل متن به گفتار و برعکس
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های پایتونی
• 21. طراحی جریان‌های کاری هوشمند با استفاده از Prompt Flow
• 22. دیباگ کردن و پایش جریان‌های کاری هوشمند
• 23. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 24. امنیت در تبادل داده با مدل‌های هوش مصنوعی ابری
• 25. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیندهای تحلیل کلان
• 26. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 27. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی در محیط ابری
• 28. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوشمند یا MLOps
• 29. استقرار مقیاس‌پذیر راهکارهای هوش مصنوعی
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. مطالعه موردی طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی
• 32. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 33. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌دهی مدل با تنظیم دقیق یا Fine-tuning
• 34. استفاده از ابزارهای نظارتی برای پایش سلامت مدل
• 35. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل در محیط ابری
• 36. اتصال مدل‌های هوشمند به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از هوش مصنوعی
• 38. راهکارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های حجیم
• 39. بهینه‌سازی پاسخ‌ها برای کاربردهای تخصصی
• 40. توسعه توابع ابزاری برای گسترش قابلیت‌های مدل
• 41. مدیریت خطاهای رایج در تعامل با API های هوشمند
• 42. استفاده از مدل‌های چندوجهی در پروژه‌های پیچیده
• 43. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوشمند
• 44. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط Azure
• 45. ارائه راهکار نهایی و استقرار در محیط عملیاتی