اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Azure Machine Learning

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

تگ‌ها: Azure Machine Learning MLOps آمادگی آزمون DP-100 استقرار مدل هوش مصنوعی رایانش ابری علم داده عملیات یادگیری ماشین مدل‌سازی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.