کتاب صوتی راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان برای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در بستر Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان برای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در بستر Azure

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با پلتفرم Microsoft Azure و خدمات یادگیری ماشین
• 3. ایجاد و پیکربندی فضای کاری Azure Machine Learning
• 4. مدیریت منابع و دسترسی‌ها در محیط ابری بر اساس استانداردهای امنیتی
• 5. کار با Azure Machine Learning Studio و رابط‌های کاربری
• 6. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
• 7. استفاده از Azure Data Lake برای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای Azure
• 9. آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری ماشین و کاربردهای آن‌ها
• 10. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Azure Automated ML
• 13. استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی برای آموزش مدل‌های پیچیده
• 14. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها با ابزارهای کنترل نسخه
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با شاخص‌های استاندارد
• 16. استفاده از محیط‌های توسعه محلی و اتصال به سرویس‌های ابری
• 17. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter در بستر Azure
• 18. مدیریت محیط‌های اجرایی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 19. مفاهیم MLOps و چرخه حیات مدل در سازمان
• 20. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب در Azure
• 21. مدیریت نقاط پایانی و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از Azure Kubernetes Service برای استقرار مدل‌های بزرگ
• 23. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده و پایش لاگ‌ها
• 24. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع مصرفی در Azure
• 25. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در فضای ابری طبق ضوابط داخلی
• 26. پیاده‌سازی حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در Azure Cognitive Services
• 28. ترکیب مدل‌های سفارشی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده
• 29. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین با Azure Pipelines
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با برنامه‌های کاربردی
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل
• 32. آشنایی با مبانی یادگیری عمیق در بستر Azure
• 33. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی به آموزش مدل‌ها
• 34. مدیریت پروژه‌های تیمی در محیط یادگیری ماشین ابری
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. آینده رایانش ابری و هوش مصنوعی در صنایع کشور
• 37. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای کسب‌وکارهای بومی
• 38. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 39. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند ابری
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفت در مهندسی یادگیری ماشین