دوره جامع آمادگی آزمون Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) و کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) و کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: رایانش ابری و هوش مصنوعی مایکروسافت (Azure AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و جایگاه آن در تحول دیجیتال
• 2. آشنایی با پلتفرم رایانش ابری مایکروسافت آژور
• 3. بررسی انواع بارهای کاری هوش مصنوعی در آژور
• 4. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 5. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 6. تطبیق هوش مصنوعی با قوانین و استانداردهای ملی و بین‌المللی
• 7. معرفی یادگیری ماشین و انواع الگوریتم‌های آن
• 8. کاربرد یادگیری نظارت شده در پیش‌بینی داده‌های تجاری
• 9. مفاهیم یادگیری نظارت نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 10. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 11. آشنایی با سرویس‌های یادگیری ماشین آژور Azure Machine Learning
• 12. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری
• 13. آموزش و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در استودیو آژور
• 14. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس‌های وب
• 15. مفاهیم بینایی ماشین در هوش مصنوعی
• 16. تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های بصری با سرویس‌های آژور
• 17. پردازش و تحلیل تصاویر در کاربردهای صنعتی و امنیتی
• 18. تشخیص اشیاء و دسته‌بندی محتوای تصویری
• 19. استخراج متن از تصاویر با استفاده از سرویس‌های OCR
• 20. تحلیل و پردازش زبان طبیعی NLP
• 21. تجزیه و تحلیل احساسات در متون فارسی و انگلیسی
• 22. استخراج کلیدواژه‌ها و موجودیت‌های نام‌دار در متون
• 23. خدمات ترجمه ماشینی و کاربرد آن در ارتباطات جهانی
• 24. مدیریت پرسش و پاسخ با استفاده از سرویس‌های شناختی
• 25. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. استفاده از Azure OpenAI در توسعه برنامه‌های هوشمند
• 27. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی
• 28. تولید محتوای متنی و خلاصه سازی با هوش مصنوعی
• 29. کاربردهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرایندهای سازمانی
• 30. ارتباط هوش مصنوعی با اینترنت اشیا صنعتی
• 31. نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان در بستر آژور
• 32. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های مالی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 34. مانیتورینگ و عیب‌یابی سرویس‌های هوش مصنوعی در آژور
• 35. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی MLOps
• 36. امنیت در سرویس‌های هوش مصنوعی و مقابله با تهدیدات سایبری
• 37. روش‌های احراز هویت و کنترل دسترسی در آژور
• 38. تأثیر هوش مصنوعی بر بهره‌وری صنایع داخلی و بومی‌سازی فناوری
• 39. آشنایی با ساختار آزمون AI-900 و سرفصل‌های کلیدی آن
• 40. استراتژی‌های مطالعه و حل نمونه سوالات آزمون مایکروسافت
• 41. بررسی مطالعات موردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های پیشرو
• 42. ارائه راهکارهای بومی مبتنی بر مدل‌های ابری
• 43. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 44. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 45. آینده هوش مصنوعی و نقش متخصصان در توسعه زیرساخت‌های ملی