کتاب صوتی راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت ابری Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: استقرار و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. معماری سرویس‌های ابری مایکروسافت آژور برای هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با چرخه حیات عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و ابزارهای مدیریت پروژه در آژور
• 5. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها با ابزارهای یکپارچه
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 7. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار
• 8. آموزش مدل و تنظیم ابرپارامترها در Azure Machine Learning
• 9. استفاده از محیط‌های محاسباتی مدیریت‌شده در فضای ابری
• 10. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در مدل‌خانه
• 11. ایجاد پکیج‌های اجرایی و کانتینرسازی با داکر
• 12. مدیریت تصاویر کانتینر در Azure Container Registry
• 13. استقرار مدل به عنوان سرویس وب در Azure Kubernetes Service
• 14. پیکربندی نقاط پایانی استنتاج برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. پیاده‌سازی احراز هویت و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 16. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 17. تحلیل خطاهای استنتاج و مدیریت استثناها
• 18. به‌روزرسانی و بازآموزی خودکار مدل‌ها در خط لوله CI CD
• 19. اتوماسیون فرآیند استقرار با Azure DevOps
• 20. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج بر اساس بار کاری
• 21. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی و حافظه
• 23. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی و آزمون‌های A B
• 24. ثبت وقایع و تحلیل لاگ‌های سیستم در Azure Monitor
• 25. مدیریت داده‌های حساس و رعایت حریم خصوصی در ابر
• 26. مستندسازی فرآیندها و گزارش‌گیری از عملکرد مدل
• 27. نکات پیشرفته در عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده