اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی در بستر رایانش ابری مایکروسافت (Azure)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی در بستر رایانش ابری مایکروسافت
• 2. معرفی سرویس‌های شناختی Azure Cognitive Services
• 3. مدیریت منابع و امنیت در پلتفرم Azure AI
• 4. راهکارهای پردازش تصویر و بینایی ماشین در Azure
• 5. پیاده‌سازی سرویس تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های بصری
• 6. تحلیل متن و استخراج اطلاعات با Azure Language
• 7. مدیریت پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات کاربران
• 8. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 9. استفاده از سرویس ترجمه متون و تشخیص زبان
• 10. مدیریت سرویس‌های گفتاری و تبدیل متن به گفتار
• 11. تشخیص هویت و احراز اصالت در راهکارهای هوش مصنوعی
• 12. کار با سرویس Azure AI Search برای جستجوی هوشمند
• 13. طراحی ایندکس‌ها و پیاده‌سازی تحلیل‌گرهای متن در Azure Search
• 14. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در Azure OpenAI
• 15. مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ و تنظیمات پارامترها
• 16. پیاده‌سازی مهندسی پرامپت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. نظارت بر محتوا و فیلترینگ هوشمند با Azure Content Safety
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با اپلیکیشن‌های ابری
• 19. توسعه چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از Azure AI Bot Service
• 20. مدیریت داده‌ها و پایگاه‌های داده در سرویس‌های هوشمند
• 21. آموزش و استقرار مدل‌های سفارشی در Azure Machine Learning
• 22. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
• 24. نظارت بر عملکرد مدل و عیب‌یابی در محیط ابری
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌ها و منابع در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 26. رعایت اصول اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
• 27. پیاده‌سازی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از توابع بدون سرور (Azure Functions) در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 29. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در ارتباطات بین سرویس‌های هوشمند
• 30. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد مدل‌های هوشمند
• 31. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی پیش از استقرار نهایی
• 32. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مستمر (CI/CD) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. استفاده از Azure Key Vault برای مدیریت کلیدهای امنیتی
• 34. به‌کارگیری Containerها و سرویس Azure Kubernetes برای استقرار مدل‌ها
• 35. یکپارچه‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی با Power Platform
• 36. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از هوش مصنوعی در Azure Synapse
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 38. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین در لبه شبکه (Azure IoT Edge)
• 39. مانیتورینگ و لاگ‌گذاری با استفاده از Azure Monitor
• 40. بهینه‌سازی تجربه کاربری با تحلیل رفتارهای مبتنی بر هوش مصنوعی