اکسپرس 24
کتاب راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان برای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در بستر Azure

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

تگ‌ها: Azure Machine Learning آموزش مایکروسافت آژور استقرار مدل توسعه نرم‌افزار توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی داده‌کاوی رایانش ابری مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی 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 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

📚 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.