دوره ساخت راهکارهای پشتیبانی تصمیم با سرویس‌های هوش مصنوعی Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت راهکارهای پشتیبانی تصمیم با سرویس‌های هوش مصنوعی Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه راهکارهای هوش مصنوعی با خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر سرویس‌های هوش مصنوعی Azure
• 3. معماری سرویس‌های هوش مصنوعی Azure
• 4. پردازش زبان طبیعی با Azure AI
• 5. شناخت گفتار با Azure Speech Service
• 6. ترجمه زبان با Azure Translator
• 7. تحلیل احساسات و تشخیص موضوع با Azure Text Analytics
• 8. پردازش تصویر با Azure Computer Vision
• 9. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 10. تشخیص چهره و تحلیل احساسات چهره
• 11. تشخیص متن در تصاویر (OCR)
• 12. تشخیص دست‌خط با Azure Form Recognizer
• 13. یادگیری ماشین با Azure Machine Learning
• 14. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 15. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 17. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌ها
• 19. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. خدمات شناختی Azure (Cognitive Services)
• 22. معرفی سرویس‌های شناختی
• 23. کاربرد سرویس‌های شناختی در پشتیبانی تصمیم
• 24. اتصال سرویس‌های هوش مصنوعی به برنامه‌ها
• 25. توسعه راهکارهای پشتیبانی تصمیم
• 26. تعریف مسئله در پشتیبانی تصمیم
• 27. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پشتیبانی تصمیم
• 28. انتخاب الگوریتم مناسب برای پشتیبانی تصمیم
• 29. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های پشتیبانی تصمیم
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های پشتیبانی تصمیم
• 32. استقرار راهکارهای پشتیبانی تصمیم
• 33. اتصال به پایگاه‌های داده Azure
• 34. امنیت در سرویس‌های هوش مصنوعی Azure
• 35. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 36. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 37. استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
• 38. ملاحظات شرعی و قانونی در توسعه هوش مصنوعی
• 39. مدیریت داده‌های حساس
• 40. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 41. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 42. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 43. هوش مصنوعی در آموزش
• 44. هوش مصنوعی در صنعت
• 45. هوش مصنوعی در خدمات مالی
• 46. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 47. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 48. هوش مصنوعی در مدیریت شهری
• 49. هوش مصنوعی در کسب و کارهای کوچک
• 50. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی
• 51. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 54. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 55. بینایی ماشین پیشرفته
• 56. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 57. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 58. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
• 59. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 60. بهینه‌سازی هزینه در سرویس‌های ابری
• 61. مقیاس‌پذیری راهکارها
• 62. نظارت و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 63. به‌روزرسانی مدل‌ها و سرویس‌ها
• 64. مستندسازی راهکارهای هوش مصنوعی
• 65. مقدمه‌ای بر خدمات Azure Bot Service
• 66. طراحی و پیاده‌سازی ربات‌های هوشمند
• 67. ادغام ربات‌ها با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 68. کاربرد ربات‌ها در پشتیبانی تصمیم
• 69. مباحث امنیتی در توسعه ربات‌ها
• 70. مدیریت و استقرار ربات‌ها
• 71. مقدمه‌ای بر Azure Cognitive Search
• 72. فهرست‌سازی داده‌ها برای جستجو
• 73. بهبود نتایج جستجو با هوش مصنوعی
• 74. کاربرد Cognitive Search در پشتیبانی تصمیم
• 75. امنیت در Cognitive Search
• 76. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning Pipelines
• 77. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
• 78. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها با Pipelines
• 79. نظارت بر اجرای Pipelines
• 80. مقدمه‌ای بر Azure AI Vision Studio
• 81. کاوش و آزمایش با مدل‌های بینایی ماشین
• 82. ساخت راهکارهای سفارشی با Vision Studio
• 83. مقدمه‌ای بر Azure AI Language Studio
• 84. کاوش و آزمایش با مدل‌های زبان طبیعی
• 85. ساخت راهکارهای سفارشی با Language Studio
• 86. ارزیابی و بهبود مدل‌ها
• 87. ملاحظات فرهنگی در توسعه هوش مصنوعی
• 88. استانداردهای بومی‌سازی راهکارها
• 89. توسعه راهکارهای هوش مصنوعی با رویکرد اسلامی
• 90. پشتیبانی تصمیم مبتنی بر ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 92. مطالعات موردی موفق
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی