دوره راهکارهای جامع استقرار و اجرای هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و توزیع‌شده با Azure Machine Learning همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای جامع استقرار و اجرای هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و توزیع‌شده با Azure Machine Learning

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. معرفی پلتفرم Azure Machine Learning و معماری آن
• 3. تنظیمات اولیه و آماده‌سازی محیط کاربری در Azure
• 4. مدیریت منابع و گروه‌های دسترسی در فضای ابری
• 5. مفاهیم فضای کار یا Workspace در یادگیری ماشین
• 6. مدیریت داده‌ها و مخازن ذخیره‌سازی ابری
• 7. استفاده از Azure Datasets برای مدیریت داده‌های آموزشی
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای ابری
• 9. معرفی محیط‌های محاسباتی یا Compute Targets
• 10. پیکربندی کلاسترهای محاسباتی برای آموزش مدل
• 11. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه در فضای ابری
• 12. مدیریت محیط‌های نرم‌افزاری و وابستگی‌های کتابخانه‌ای
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری
• 14. کاربرد اسکریپت‌های آموزشی در محیط‌های توزیع‌شده
• 15. استفاده از خط لوله یا Pipeline برای خودکارسازی فرایندها
• 16. مدیریت نسخه‌های مدل و آزمایش‌ها با MLflow
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در محیط ابری
• 18. استفاده از قابلیت‌های خودکار یادگیری ماشین یا AutoML
• 19. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 20. ثبت مدل‌های نهایی در مدل‌خانه یا Model Registry
• 21. ایجاد سرویس‌های استنتاج یا Inference برای مدل‌ها
• 22. استقرار مدل‌ها در محیط‌های کانتینری با Azure Kubernetes Service
• 23. پیکربندی امنیت و دسترسی‌ها در سرویس‌های مستقر شده
• 24. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها یا MLOps
• 26. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار مدل
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 28. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 29. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در فضای ابری
• 30. رعایت استانداردهای اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 31. استفاده از Azure Arc برای مدیریت مدل‌ها در محیط‌های ترکیبی
• 32. اجرای مدل‌ها در لبه شبکه یا Edge Computing
• 33. تکنیک‌های عیب‌یابی در استقرار مدل‌های ابری
• 34. مدیریت لاگ‌ها و گزارش‌گیری از سرویس‌های هوش مصنوعی
• 35. به‌روزرسانی و بازآموزی مستمر مدل‌ها در محیط ابری
• 36. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با اپلیکیشن‌های سازمانی
• 37. بررسی موردی استقرار یک مدل پیش‌بینی در مقیاس بزرگ
• 38. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 39. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در مهندسی هوش مصنوعی ابری