فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از Microsoft Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از Microsoft Azure

موضوع کلی: مهندسی و توسعهٔ هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی در بستر ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معماری‌های یادگیری عمیق
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. مقدمه‌ای بر Microsoft Azure
• 10. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی Azure
• 11. Azure Machine Learning Studio
• 12. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Azure
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Azure
• 14. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. Azure Cognitive Services
• 16. تشخیص تصویر در Azure
• 17. تشخیص گفتار در Azure
• 18. پردازش زبان در Azure
• 19. ترجمه ماشینی در Azure
• 20. خدمات البحث في Azure
• 21. پیاده‌سازی چت‌بات‌ها با Azure Bot Service
• 22. طراحی و ساخت ربات‌های هوشمند
• 23. مدیریت مکالمات ربات
• 24. یکپارچه‌سازی ربات با کانال‌های مختلف
• 25. Azure Cognitive Search
• 26. فهرست‌سازی داده‌ها برای جستجو
• 27. استفاده از قابلیت‌های جستجوی پیشرفته
• 28. بهینه‌سازی نتایج جستجو
• 29. Azure Applied AI Services
• 30. Azure Form Recognizer
• 31. Azure Video Analyzer
• 32. Azure Immersive Reader
• 33. معماری‌های کلان هوش مصنوعی
• 34. طراحی راهکارهای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 35. مدیریت داده‌ها در راهکارهای هوش مصنوعی
• 36. امنیت در راهکارهای هوش مصنوعی
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی
• 38. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 39. انطباق با قوانین و مقررات در هوش مصنوعی
• 40. روش‌های ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. معیارهای سنجش عملکرد مدل
• 42. کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 44. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 45. مدل‌های تبدیل‌گر (Transformers)
• 46. تولید متن با هوش مصنوعی
• 47. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 48. تولید کد با هوش مصنوعی
• 49. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 50. هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
• 51. هوش مصنوعی در امور مالی
• 52. هوش مصنوعی در تولید
• 53. هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
• 54. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 55. هوش مصنوعی در آموزش
• 56. هوش مصنوعی در بخش دولتی
• 57. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 58. تحلیل احساسات
• 59. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 60. خلاصه‌سازی متن
• 61. تولید متن با کنترل بالا
• 62. بینایی ماشین پیشرفته
• 63. تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوها
• 64. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر
• 65. تولید شرح تصویر
• 66. تشخیص فعالیت در ویدئوها
• 67. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 68. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 69. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 70. معماری‌های یادگیری عمیق پیشرفته
• 71. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 72. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
• 73. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 74. یادگیری چند-وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 75. بهینه‌سازی عملکرد راهکارهای هوش مصنوعی
• 76. پایش و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 77. استفاده از Azure DevOps برای هوش مصنوعی
• 78. اتوماسیون در چرخه عمر هوش مصنوعی
• 79. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
• 80. استفاده از داده‌های بومی و سازگار
• 81. حفظ حریم خصوصی در داده‌های هوش مصنوعی
• 82. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 83. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 84. طراحی رابط کاربری برای راهکارهای هوش مصنوعی
• 85. تجربه کاربری در محصولات هوش مصنوعی
• 86. ارائه نتایج هوش مصنوعی به صورت قابل فهم
• 87. تست و اعتبارسنجی راهکارهای هوش مصنوعی
• 88. برنامه‌ریزی برای استقرار و مقیاس‌پذیری
• 89. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 90. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
• 91. هوش مصنوعی و تأثیر آن بر جامعه
• 92. راهکارهای هوش مصنوعی در خدمت پیشرفت کشور
• 93. هوش مصنوعی و هوشمندسازی زیرساخت‌ها
• 94. هوش مصنوعی در مدیریت منابع
• 95. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 96. هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند
• 97. هوش مصنوعی در شهر هوشمند
• 98. هوش مصنوعی و امنیت ملی
• 99. مبانی حقوقی و فقهی استفاده از هوش مصنوعی
• 100. مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی در قبال خطاها