کتاب صوتی هوش مصنوعی ابری برای مبتدیان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی ابری برای مبتدیان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های ابری

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی در بستر ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و محاسبات ابری
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 4. مقدمه‌ای بر پایتون برای هوش مصنوعی
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 6. کار با کتابخانه‌های اصلی پایتون در هوش مصنوعی
• 7. مقدمه‌ای بر خدمات ابری و انواع آن‌ها
• 8. آشنایی با پلتفرم‌های اصلی ارائه خدمات ابری
• 9. ایجاد حساب کاربری در پلتفرم‌های ابری
• 10. آشنایی با ماشین‌های مجازی ابری
• 11. استفاده از دیتابیس‌های ابری
• 12. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی ابری
• 13. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 14. آشنایی با شبکه‌های ابری
• 15. استقرار یک برنامه ساده پایتون در ابر
• 16. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 17. استفاده از سرویس‌های تشخیص تصویر در ابر
• 18. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 19. پردازش زبان طبیعی با استفاده از سرویس‌های ابری
• 20. ترجمه ماشینی با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 21. خلاصه‌سازی متن با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 22. تحلیل احساسات متن با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 23. پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 24. مدل‌سازی پیش‌بینی سری‌های زمانی در ابر
• 25. کار با API‌های هوش مصنوعی ابری
• 26. ساخت یک ربات چت ساده با استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 27. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر با هوش مصنوعی ابری
• 28. استفاده از هوش مصنوعی ابری برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 30. مقایسه عملکرد مدل‌ها در محیط‌های مختلف ابری
• 31. استفاده از GPU در محاسبات ابری برای هوش مصنوعی
• 32. مقدمه‌ای بر Containerization با Docker
• 33. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از Docker
• 34. آشنایی با Kubernetes برای مدیریت Containerها
• 35. استفاده از Serverless Computing در هوش مصنوعی
• 36. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در ابر
• 37. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از برنامه‌های هوش مصنوعی ابری
• 38. عیب‌یابی و رفع مشکلات برنامه‌های هوش مصنوعی ابری
• 39. بهینه‌سازی هزینه در محاسبات ابری
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در ابر
• 41. کار با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق در ابر
• 42. استفاده از TensorFlow در محیط ابری
• 43. استفاده از PyTorch در محیط ابری
• 44. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی کانولوشنال در ابر
• 45. استفاده از Auto ML در پلتفرم‌های ابری