اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با Azure Machine Learning
• 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 4. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 7. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 8. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. انتخاب و اعتبارسنجی مدل
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 15. بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
• 17. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 22. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 23. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 24. خوشه‌بندی (Clustering)
• 25. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 26. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 28. معماری‌های پیشرفته مدل‌ها
• 29. اصول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 30. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 31. اتوماسیون در MLOps
• 32. هماهنگ‌سازی و مدیریت گردش کار (Workflows)
• 33. نظارت و هشداردهی در MLOps
• 34. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 35. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی
• 38. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 39. عدالت در هوش مصنوعی
• 40. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 41. کاربردها و سناریوهای یادگیری ماشین در صنعت
• 42. یادگیری ماشین در پردازش داده‌های کلان
• 43. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
• 44. یادگیری ماشین در سلامت و پزشکی
• 45. یادگیری ماشین در تولید و صنعت
• 46. یادگیری ماشین در خدمات مشتری
• 47. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
• 48. یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
• 49. یادگیری ماشین در پیش‌بینی و تحلیل روندها
• 50. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. یادگیری ماشین در پردازش تصویر و ویدئو
• 52. یادگیری ماشین در پردازش صوت
• 53. یادگیری ماشین در رباتیک
• 54. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
• 55. یادگیری ماشین در حمل و نقل هوشمند
• 56. یادگیری ماشین در آموزش
• 57. یادگیری ماشین در محیط زیست
• 58. مفاهیم پایه آماری برای یادگیری ماشین
• 59. جبر خطی برای یادگیری ماشین
• 60. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین
• 61. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 62. مقدمه‌ای بر Azure ML Studio
• 63. ایجاد فضای کاری در Azure ML
• 64. مدیریت مجموعه داده‌ها در Azure ML
• 65. ساخت پردازشگرهای داده (Data Pipelines)
• 66. آموزش مدل با استفاده از اسکریپت‌ها
• 67. آموزش مدل با استفاده از طراح (Designer)
• 68. استقرار مدل به عنوان سرویس وب
• 69. مدیریت استقرارها (Deployments)
• 70. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 71. استفاده از Azure ML SDK
• 72. اتوماسیون گردش کار با Azure ML Pipelines
• 73. مدیریت محیط‌های محاسباتی (Compute Environments)
• 74. استفاده از مخازن کد (Datastores)
• 75. مدیریت آزمایش‌ها (Experiments)
• 76. ردیابی پارامترها و متریک‌ها
• 77. مدیریت مدل‌ها (Models)
• 78. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی
• 79. اتصال به منابع داده خارجی
• 80. امنیت و کنترل دسترسی در Azure ML
• 81. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 82. استفاده از Azure Key Vault
• 83. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 84. بهینه‌سازی هزینه در Azure ML
• 85. انتخاب منابع محاسباتی مناسب
• 86. مدیریت چرخه عمر دارایی‌ها (Assets)
• 87. نکات و ترفندهای پیشرفته در Azure ML
• 88. ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 89. طراحی معماری‌های هوش مصنوعی سازگار با قوانین
• 90. پیاده‌سازی اصول MLOps در پروژه‌های عملی
• 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 92. مستندسازی فنی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 93. ارتباطات و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 94. ارزیابی و انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها
• 95. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 96. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌ها
• 97. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 98. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 99. آموزش و توسعه مهارت در حوزه هوش مصنوعی
• 100. نقش متخصصان یادگیری ماشین در جامعه