کتاب صوتی پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Azure Machine Learning

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Azure Machine Learning

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps) در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری یادگیری ماشین در فضای ابری مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با محیط کاری و فضای ذخیره‌سازی Azure Machine Learning Workspace
• 3. مدیریت منابع و دسترسی‌ها با استفاده از نقش‌های Azure RBAC
• 4. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مجموعه‌داده‌ها در Azure ML
• 5. پیکربندی محیط‌های محاسباتی و کلاسترها برای آموزش مدل
• 6. استفاده از Azure Machine Learning Designer برای طراحی مدل‌های بدون کد
• 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون و SDK
• 8. مدیریت نسخه‌بندی و ردیابی آزمایش‌ها با استفاده از MLflow
• 9. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از قابلیت Automated ML
• 10. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در Model Registry
• 11. ارزیابی مدل‌ها و تحلیل شاخص‌های عملکردی در محیط آژور
• 12. پیاده‌سازی فرآیندهای پیش‌پردازش داده‌ها به صورت خودکار
• 13. استفاده از Pipelineها برای خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین
• 14. توسعه محیط‌های اجرایی و مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای
• 15. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب در Azure Container Instances
• 16. مقیاس‌پذیری و مدیریت بار ترافیکی با استفاده از Azure Kubernetes Service
• 17. امنیت در استقرار مدل‌ها و مدیریت کلیدهای دسترسی
• 18. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های مستقر شده با Azure Monitor
• 19. تحلیل انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
• 20. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازآموزی مدل در چرخه MLOps
• 21. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در راهکارهای ابری
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های داده‌ای آژور
• 23. استفاده از Azure DevOps برای پیاده‌سازی خط لوله CI/CD در هوش مصنوعی
• 24. کاربرد یادگیری ماشین مسئولانه و بررسی عدالت در مدل‌ها
• 25. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 26. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌ها
• 28. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در بستر آژور
• 29. پیکربندی شبکه‌های مجازی برای ارتباط امن با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 30. تلفیق مدل‌های سفارشی با سرویس‌های شناختی Azure AI Services
• 31. مدیریت پیکربندی و تنظیمات محیطی با استفاده از فایل‌های کانفیگ
• 32. ارتقای امنیت داده‌ها در فرآیندهای یادگیری ماشین با استفاده از رمزنگاری
• 33. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای پایش فرآیندهای یادگیری ماشین
• 34. به‌کارگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش تأخیر در استقرار
• 35. مدیریت نسخه‌های داده و مدل با استفاده از Azure Data Lake
• 36. بررسی الزامات قانونی و اخلاقی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 37. طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای مدل‌های سنگین
• 38. استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت برای احراز هویت سرویس‌های مدل
• 39. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها قبل از استقرار در محیط عملیاتی
• 40. پایان‌بندی و راهکارهای پیشرفته در مدیریت عملیاتی هوش مصنوعی