اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی هوش مصنوعی در مایکروسافت آژور: افزایش بازده و کاهش هزینه‌ها

کتاب راهکارهای عملیاتی هوش مصنوعی در مایکروسافت آژور: افزایش بازده و کاهش هزینه‌ها

تگ‌ها: بازده هوش مصنوعی بهینه‌سازی ابری بهینه‌سازی هوش مصنوعی خدمات آژور مایکروسافت آژور هزینه هوش مصنوعی هوش مصنوعی آژور یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی هوش مصنوعی در مایکروسافت آژور: افزایش بازده و کاهش هزینه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آژور
  • 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت آژور
  • 3. مدل‌های یادگیری ماشین قابل استقرار در آژور
  • 4. مفهوم بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 5. اهمیت مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
  • 6. معماری‌های رایج برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. انتخاب سرویس مناسب آژور برای کاربردهای هوش مصنوعی
  • 8. مقدمات محاسبات ابری و زیرساخت‌های آژور
  • 9. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در آژور
  • 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از آژور
  • 11. بینایی ماشین (Computer Vision) در آژور
  • 12. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در آژور
  • 13. مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل سری‌های زمانی در آژور
  • 14. معماری‌های میکروسرویس برای هوش مصنوعی
  • 15. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در کانتینرها (Docker, Kubernetes)
  • 16. استفاده از Azure Machine Learning Designer
  • 17. محیط‌های توسعه و ابزارهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در آژور
  • 18. مدیریت داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی در آژور
  • 19. ذخیره‌سازی داده‌ها و پایگاه‌های داده در آژور
  • 20. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) در آژور
  • 21. ابزارهای ETL و آماده‌سازی داده‌ها در آژور
  • 22. مفهوم مقیاس‌پذیری (Scalability) در آژور
  • 23. بهینه‌سازی منابع محاسباتی در آژور
  • 24. استفاده از ماشین‌های مجازی (VMs) بهینه
  • 25. انتخاب انواع Instance مناسب برای بار کاری هوش مصنوعی
  • 26. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS) برای مقیاس‌پذیری
  • 27. مدیریت هزینه با استفاده از Reserved Instances و Spot Instances
  • 28. بهینه‌سازی مصرف شبکه و پهنای باند در آژور
  • 29. استفاده از Azure Functions برای پردازش‌های سبک
  • 30. بهینه‌سازی مصرف حافظه (RAM) و پردازنده (CPU)
  • 31. پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در آژور
  • 32. ابزارهای مانیتورینگ آژور (Azure Monitor)
  • 33. ثبت لاگ‌ها و ردیابی خطاها
  • 34. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات عملکردی
  • 35. مفهوم AIOps و کاربرد آن در آژور
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای کاهش زمان استنتاج
  • 37. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 38. تقطیر مدل (Model Distillation)
  • 39. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 40. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (Accelerators) در آژور
  • 41. GPUها و TPUها برای پردازش هوش مصنوعی
  • 42. انتخاب GPU مناسب برای بارهای کاری سنگین
  • 43. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده آژور
  • 44. معماری‌های Serverless برای هوش مصنوعی
  • 45. Azure Machine Learning Endpoints
  • 46. استفاده از Azure Container Instances
  • 47. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
  • 48. استقرار خودکار مدل‌ها (CI/CD for ML)
  • 49. نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 50. مدیریت ریسک و امنیت در استقرار هوش مصنوعی
  • 51. اصول امنیت داده‌ها در آژور
  • 52. مدیریت دسترسی‌ها و هویت (IAM)
  • 53. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 54. پروتکل‌های امنیتی در آژور
  • 55. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 56. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 57. عدالت و عدم تبعیض در الگوریتم‌ها
  • 58. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقررات
  • 59. مدیریت هزینه‌های پنهان در پلتفرم‌های ابری
  • 60. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 61. مدیریت هزینه‌های انتقال داده (Data Transfer Costs)
  • 62. بهینه‌سازی هزینه‌های لایسنس و نرم‌افزار
  • 63. استفاده از ابزارهای مدیریت هزینه آژور
  • 64. تنظیم بودجه و هشدار هزینه‌ها
  • 65. تحلیل گزارش‌های هزینه آژور
  • 66. استراتژی‌های کاهش هزینه بلندمدت
  • 67. مفهوم Total Cost of Ownership (TCO) برای هوش مصنوعی
  • 68. بهینه‌سازی برای بارهای کاری Batch Inference
  • 69. بهینه‌سازی برای بارهای کاری Real-time Inference
  • 70. استفاده از Azure Batch برای پردازش‌های دسته‌ای
  • 71. بهینه‌سازی با استفاده از Azure Stream Analytics
  • 72. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 73. استفاده از Azure OpenAI Service
  • 74. بهینه‌سازی Prompt Engineering
  • 75. Fine-tuning مدل‌های بزرگ زبانی
  • 76. کاهش هزینه‌های آموزش و استنتاج LLMs
  • 77. ملاحظات مربوط به حاکمیت داده در آژور
  • 78. استانداردهای بین‌المللی و بومی در هوش مصنوعی
  • 79. نقش مهندسی مالی در بهینه‌سازی هزینه هوش مصنوعی
  • 80. مدیریت ریسک‌های عملیاتی در هوش مصنوعی ابری
  • 81. آینده هوش مصنوعی و بهینه‌سازی در آژور
  • 82. نوآوری‌های جدید در سرویس‌های هوش مصنوعی آژور
  • 83. روندهای آینده در مدیریت هزینه ابر
  • 84. یادگیری ماشینی توزیع‌شده در آژور
  • 85. بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ
  • 86. استراتژی‌های جامع برای کاهش هزینه‌های هوش مصنوعی
  • 87. جمع‌بندی و راهکارهای عملیاتی نهایی
  • 88. نکات کلیدی برای موفقیت در استقرار هوش مصنوعی در آژور
  • 89. بررسی موارد موفق و ناموفق در صنعت
  • 90. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 91. مدیریت تغییرات و پذیرش سازمانی هوش مصنوعی
  • 92. اهمیت آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 93. ساخت یک اکوسیستم هوش مصنوعی پایدار در سازمان
  • 94. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و ابر
  • 95. مسیرهای شغلی مرتبط با بهینه‌سازی هوش مصنوعی
  • 96. توسعه مهارت‌های مورد نیاز در آژور
  • 97. نقش مشاوران و متخصصان هوش مصنوعی
  • 98. انتخاب پلتفرم ابری مناسب برای نیازهای خاص
  • 99. مقایسه آژور با سایر ارائه‌دهندگان خدمات ابری
  • 100. ارزیابی فنی و اقتصادی راه‌حل‌های ابری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.