فلش‌کارت‌های آموزشی اتوماسیون فرآیندهای داده‌کاوی و مدل‌سازی هوشمند با Azure ML و پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون فرآیندهای داده‌کاوی و مدل‌سازی هوشمند با Azure ML و پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در محیط‌های ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و زیرساخت‌های هوشمند در پلتفرم Azure
• 2. معماری سرویس‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه پایتون و SDKهای Azure ML
• 4. مدیریت منابع محاسباتی و فضای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 5. اتصال به منابع داده‌ای در محیط ابری و مدیریت امنیت دسترسی
• 6. آشنایی با مفاهیم خط لوله یا Pipeline در یادگیری ماشین
• 7. طراحی ساختار کلی یک Pipeline هوشمند
• 8. کار با Datasets و مدیریت نسخه‌های داده در فضای ابری
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
• 10. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ با Azure ML
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر کلاسترها
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها به صورت خودکار در محیط ابری
• 13. استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی برای آموزش مدل
• 14. مدیریت توالی اجرای مراحل در یک Pipeline
• 15. اتصال مراحل مختلف پردازش داده به یکدیگر
• 16. استفاده از ScriptStep برای اجرای کدهای پایتون در خط لوله
• 17. ارزیابی خودکار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط ابری
• 18. ثبت و مدیریت مدل‌های هوشمند در Model Registry
• 19. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده به عنوان وب‌سرویس
• 20. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 21. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوشمند
• 22. خودکارسازی فرآیند بازآموزی مدل با استفاده از Pipeline
• 23. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 24. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های داده‌کاوی
• 25. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مداوم برای مدل‌های هوشمند
• 26. کار با محیط‌های توسعه یکپارچه در Azure Machine Learning Studio
• 27. تحلیل لاگ‌ها و خطایابی فرآیندهای ابری
• 28. توسعه Pipelineهای پیچیده با استفاده از Python SDK
• 29. به‌کارگیری یادگیری انتقالی در پروژه‌های ابری
• 30. مدیریت دسترسی‌های تیمی و کنترل نقش‌ها در پروژه‌های داده‌محور
• 31. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 32. آشنایی با اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 33. کاربرد یادگیری ماشین ابری در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 34. یکپارچه‌سازی خروجی‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های داخلی
• 35. بهینه‌سازی مصرف منابع با تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار
• 36. بررسی موردی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند داده‌محور
• 37. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک Pipeline کامل از داده تا استقرار