فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی استقرار و مدیریت برنامه‌های هوش مصنوعی در بستر خدمات ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی استقرار و مدیریت برنامه‌های هوش مصنوعی در بستر خدمات ابری Azure

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی در مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با پلتفرم Azure App Service برای میزبانی برنامه‌ها
• 3. معماری برنامه‌های هوش مصنوعی و نیازمندی‌های زیرساختی
• 4. نصب و پیکربندی ابزارهای مدیریت ابری Azure CLI
• 5. مدیریت اشتراک‌ها و گروه‌های منابع در محیط ابر
• 6. ایجاد و پیکربندی محیط مجازی برای توسعه برنامه‌های پایتون
• 7. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار
• 8. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 9. مدیریت وابستگی‌ها و فایل‌های نیازمندی در پروژه‌های ابری
• 10. اصول طراحی رابط برنامه‌نویسی کاربردی با استفاده از FastAPI
• 11. پیاده‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. تست و عیب‌یابی محلی برنامه‌های مبتنی بر کانتینر
• 13. ایجاد سرویس Azure Container Registry برای ذخیره‌سازی تصاویر
• 14. ارسال و استقرار تصاویر کانتینر در مخزن ابری
• 15. پیکربندی Azure App Service برای اجرای کانتینرها
• 16. مدیریت تنظیمات محیطی و متغیرهای امنیتی در آژور
• 17. اتصال دیتابیس‌های ابری به برنامه‌های هوش مصنوعی
• 18. استفاده از Managed Identity برای امنیت دسترسی به منابع
• 19. مانیتورینگ عملکرد برنامه با استفاده از Azure Monitor
• 20. تحلیل لاگ‌ها و بررسی خطاهای زمان اجرا در محیط ابر
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه در خدمات ابری
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های مقیاس‌پذیری خودکار برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی برنامه‌ها در محیط عملیاتی
• 24. اصول امنیت و حفاظت از داده‌ها در استقرار ابری
• 25. بررسی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در آژور
• 26. استفاده از Azure DevOps برای خودکارسازی استقرار
• 27. طراحی خط لوله یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم CI/CD
• 28. مدیریت دسترسی کاربران و کنترل سطوح دسترسی مبتنی بر نقش
• 29. بررسی استانداردهای شبکه و امنیت در ارتباطات ابری
• 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 32. ارزیابی عملکرد و پایش سلامت مدل در بستر ابر
• 33. مستندسازی و گزارش‌گیری از وضعیت سرویس‌های ابری
• 34. استفاده از ابزارهای گزارش‌گیری برای تحلیل مصرف منابع
• 35. اصول انطباق با قوانین حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 36. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای تاب‌آوری در برابر خطا
• 37. مدیریت ترافیک و توزیع بار در سرویس‌های ابری
• 38. پیکربندی دامنه‌های سفارشی و گواهینامه‌های امنیتی
• 39. ارتقای امنیت برنامه‌ها با استفاده از فایروال‌های ابری
• 40. تکنیک‌های پیشرفته مانیتورینگ عملکرد با Application Insights
• 41. مدیریت استقرار برنامه‌های چندکانتینری در محیط ابری
• 42. بهینه‌سازی فرآیندهای استقرار برای کاهش زمان توقف
• 43. بررسی معماری‌های جایگزین برای استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 44. اصول نگهداری و پشتیبانی طولانی‌مدت از سرویس‌های ابری