دوره مدیریت و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 4. معماری‌های پایه مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. مقدمه‌ای بر پلتفرم Azure برای هوش مصنوعی
• 6. خدمات Azure AI برای توسعه مدل
• 7. محیط‌های توسعه در Azure (Azure Machine Learning)
• 8. مدیریت داده‌ها در Azure برای پروژه‌های AI
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در Azure
• 10. انتخاب و اکتشاف مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. کاتالوگ مدل‌های Azure AI
• 12. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Azure
• 13. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 14. توسعه مدل‌های سفارشی در Azure
• 15. چارچوب‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch) در Azure
• 16. محیط‌های کدنویسی (Notebooks) در Azure ML
• 17. آموزش مدل‌ها در Azure
• 18. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 23. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
• 24. مقدمه‌ای بر MLOps در Azure
• 25. پایپ‌لاین‌های Azure ML
• 26. استقرار مدل‌ها در Azure
• 27. استقرار مدل به عنوان سرویس وب
• 28. استقرار مدل در Azure Kubernetes Service (AKS)
• 29. استقرار مدل در Azure Container Instances (ACI)
• 30. مدیریت نسخه‌های مدل
• 31. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 32. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 33. بازآموزی مدل‌ها
• 34. مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در Azure
• 35. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری
• 36. استفاده از Azure Databricks برای مقیاس‌پذیری
• 37. پردازش توزیع شده برای آموزش مدل
• 38. بهینه‌سازی مصرف منابع در Azure
• 39. مدیریت هزینه‌های پروژه‌های AI در Azure
• 40. امنیت در پروژه‌های هوش مصنوعی Azure
• 41. حریم خصوصی داده‌ها در Azure AI
• 42. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 43. مدل‌های AI مسئولانه در Azure
• 44. تشریح و تفسیر مدل‌های AI (Explainable AI - XAI)
• 45. تکنیک‌های XAI در Azure
• 46. کاربرد XAI در اطمینان از انطباق
• 47. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی AI
• 48. قوانین و مقررات مرتبط با AI در ایران
• 49. چارچوب‌های قانونی توسعه AI در ایران
• 50. ملاحظات شرعی در استفاده از AI
• 51. انطباق مدل‌های AI با موازین اسلامی
• 52. فرهنگ سازمانی و پذیرش AI
• 53. ارتباطات در پروژه‌های AI
• 54. مدیریت تغییر در سازمان
• 55. آموزش نیروی انسانی برای AI
• 56. تیم‌سازی در پروژه‌های AI
• 57. نقش متخصصان داده و مهندسان ML
• 58. همکاری بین تیم‌های فنی و کسب‌وکار
• 59. مدیریت انتظارات ذینفعان
• 60. برنامه‌ریزی استراتژیک برای AI
• 61. تعریف اهداف کسب‌وکار با AI
• 62. انتخاب موارد استفاده مناسب برای AI
• 63. ملاحظات فنی برای انتخاب راه‌حل AI
• 64. ارزیابی فنی و مالی راه‌حل‌های AI
• 65. ملاحظات مربوط به زیرساخت‌های لازم
• 66. انطباق با زیرساخت‌های بومی
• 67. استفاده از خدمات ابری داخلی (در صورت امکان)
• 68. توسعه مدل‌های AI با رویکرد بومی‌سازی
• 69. تطبیق مدل‌ها با داده‌های داخلی
• 70. پایش و ارزیابی مستمر مدل‌ها
• 71. بهبود مستمر مدل‌ها بر اساس بازخورد
• 72. کتابخانه‌های متن‌باز و سازگاری با محیط ایران
• 73. توسعه ابزارهای داخلی برای AI
• 74. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در ایران
• 75. مستندسازی پروژه‌های AI
• 76. مدیریت دانش در پروژه‌های AI
• 77. اشتراک‌گذاری دانش و تجربیات
• 78. نقش نوآوری در توسعه AI
• 79. مطالعات موردی موفق AI در ایران
• 80. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی AI
• 81. راه‌حل‌های خلاقانه برای چالش‌ها
• 82. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 83. روندهای نوظهور در AI
• 84. تاثیر AI بر صنایع مختلف
• 85. نقش AI در تحول دیجیتال
• 86. توسعه مدل‌های AI برای کاربردهای صنعتی
• 87. کاربرد AI در بهینه‌سازی فرآیندها
• 88. AI در خدمات عمومی
• 89. AI در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 90. AI در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 91. AI در حوزه کشاورزی
• 92. AI در حوزه انرژی
• 93. AI در حوزه حمل و نقل
• 94. AI در حوزه مالی (بدون ربا)
• 95. AI در حوزه تولید
• 96. AI در حوزه پژوهش و توسعه
• 97. AI در حوزه مدیریت شهری
• 98. AI در حوزه فرهنگ و هنر (با رعایت چارچوب‌ها)
• 99. AI در حوزه امنیت (با رویکرد دفاعی)
• 100. AI در حوزه پژوهش‌های بنیادی