فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Azure CLI (نسخه ۲)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Azure CLI (نسخه ۲)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش مایکروسافت آژور در هوش مصنوعی
• 2. معرفی محیط و ساختار Azure Machine Learning
• 3. نصب و پیکربندی ابزار خط فرمان Azure CLI نسخه دو
• 4. مدیریت احراز هویت و امنیت در دسترسی به منابع ابری
• 5. ساختار فایل‌های پیکربندی YAML در پروژه های یادگیری ماشین
• 6. ایجاد و مدیریت فضای کاری در آژور با استفاده از CLI
• 7. تعریف و مدیریت منابع محاسباتی و کلاسترهای پردازشی
• 8. مدیریت محیط‌های اجرای نرم‌افزار و وابستگی‌های پایتون
• 9. آشنایی با مفهوم Datastore و مدیریت داده‌ها در فضای ابری
• 10. ایجاد و استفاده از مجموعه داده‌های نسخه گذاری شده
• 11. معرفی مفهوم Job در پلتفرم Azure Machine Learning
• 12. آموزش اجرای اسکریپت‌های پایتون به صورت Job در کلاستر
• 13. پیکربندی پارامترهای ورودی و خروجی در اجرای مدل‌ها
• 14. مدیریت لاگ‌ها و مشاهده خروجی‌های پردازش در خط فرمان
• 15. استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته و کانتینرهای محیط اجرا
• 16. ایجاد مدل‌های آموزشی با استفاده از کدهای منبع محلی
• 17. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در Registry
• 18. بررسی خودکار و نظارت بر فرآیند آموزش مدل‌ها
• 19. استفاده از محیط‌های توسعه ابری برای تست کدهای یادگیری ماشین
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های محاسباتی
• 21. پیاده‌سازی فرآیند اتوماسیون آموزش مدل با اسکریپت‌های CLI
• 22. مدیریت فایل‌های تنظیمات برای محیط‌های عملیاتی و توسعه
• 23. ارزیابی دقت مدل‌های آموزش دیده با ابزارهای داخلی آژور
• 24. استقرار مدل‌های نهایی به عنوان سرویس‌های ابری
• 25. مدیریت سطوح دسترسی و کنترل‌های امنیتی در سطح پروژه
• 26. استفاده از متغیرهای محیطی برای مدیریت امن داده‌های حساس
• 27. پایش عملکرد مدل‌های مستقر شده با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 28. یکپارچه‌سازی دستورات CLI در خط لوله CI/CD برای یادگیری ماشین
• 29. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم آژور
• 30. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش ابری
• 31. کار با فایل‌های خروجی و مدل‌های ذخیره شده در فضای ذخیره‌سازی
• 32. به‌کارگیری تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های سنگین
• 33. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از قابلیت‌های CLI
• 34. امن‌سازی ارتباطات بین کلاینت و منابع ابری آژور
• 35. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع آموزش مدل در آژور