فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار امن و کارآمد برنامه‌های PromptFlow در خدمات Azure AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار امن و کارآمد برنامه‌های PromptFlow در خدمات Azure AI

موضوع کلی: توسعه و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معماری‌های کلان هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم اصلی PromptFlow
• 5. مراحل توسعه در PromptFlow
• 6. ساختار پروژه‌های PromptFlow
• 7. کار با ابزارهای PromptFlow
• 8. مدیریت داده‌ها در PromptFlow
• 9. تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌ها
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 11. مبانی استقرار سامانه‌ها
• 12. محیط‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 13. مقدمه‌ای بر خدمات Azure AI
• 14. معماری Azure AI Services
• 15. کار با Azure Machine Learning
• 16. مفاهیم Azure AI Studio
• 17. مراحل استقرار در Azure
• 18. انتخاب سرویس مناسب Azure AI
• 19. استقرار مدل‌های PromptFlow در Azure
• 20. پایپ‌لاین‌های استقرار در Azure
• 21. مدیریت نسخه‌های مدل
• 22. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر
• 23. امنیت در استقرار هوش مصنوعی
• 24. مدیریت دسترسی در Azure AI
• 25. رمزنگاری داده‌ها در Azure
• 26. اصول توسعه نرم‌افزار امن
• 27. مبانی DevOps برای هوش مصنوعی
• 28. پیاده‌سازی CI/CD برای PromptFlow
• 29. استفاده از Azure DevOps
• 30. خودکارسازی فرآیندهای استقرار
• 31. مدیریت هزینه در Azure AI
• 32. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 33. راهکارهای کاهش هزینه
• 34. بررسی و رفع اشکالات رایج
• 35. عیب‌یابی در PromptFlow
• 36. عیب‌یابی در Azure AI Services
• 37. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری
• 38. مقیاس‌پذیری برنامه‌های PromptFlow
• 39. مدیریت ترافیک در Azure
• 40. نظارت و لاگ‌گیری در Azure
• 41. ابزارهای نظارتی Azure
• 42. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
• 43. مدیریت ریسک در استقرار
• 44. شناسایی ریسک‌های امنیتی
• 45. کاهش ریسک‌های عملیاتی
• 46. استانداردهای کیفیت در هوش مصنوعی
• 47. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 48. تست‌های یکپارچه‌سازی
• 49. مدیریت تغییرات در محیط استقرار
• 50. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی‌ها
• 51. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 52. راهکارهای بازیابی از فاجعه
• 53. ملاحظات قانونی و اخلاقی
• 54. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 55. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 56. مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 57. انطباق با قوانین داخلی
• 58. استفاده از داده‌های بومی
• 59. مدل‌سازی زبان فارسی
• 60. بهینه‌سازی مدل‌ها برای زبان فارسی
• 61. کاربرد PromptFlow در صنایع ایران
• 62. مطالعات موردی استقرار موفق
• 63. تجربیات عملی در استقرار
• 64. چالش‌های استقرار در ایران
• 65. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 66. آینده استقرار هوش مصنوعی
• 67. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 68. تاثیر هوش مصنوعی بر کسب‌وکارها
• 69. آموزش و توسعه مهارت‌ها
• 70. گواهینامه‌های مرتبط با Azure AI
• 71. مسیرهای شغلی در هوش مصنوعی
• 72. کار با Azure Kubernetes Service (AKS)
• 73. استقرار کانتینرها در Azure
• 74. مدیریت معماری میکروسرویس
• 75. استفاده از Azure Container Instances
• 76. بهینه‌سازی کارایی کانتینرها
• 77. مدیریت هویت و دسترسی در AKS
• 78. امنیت در محیط‌های کانتینری
• 79. نظارت بر کانتینرها در Azure
• 80. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای کانتینرها
• 81. استقرار برنامه‌های وب در Azure
• 82. استفاده از Azure App Service
• 83. مدیریت و پیکربندی برنامه‌های وب
• 84. امنیت برنامه‌های وب در Azure
• 85. نظارت بر عملکرد برنامه‌های وب
• 86. استفاده از Azure Functions
• 87. توسعه توابع بدون سرور
• 88. مدیریت رویدادها در Azure Functions
• 89. امنیت توابع بدون سرور
• 90. مقایسه روش‌های استقرار
• 91. انتخاب بهترین روش استقرار
• 92. بهینه‌سازی معماری استقرار
• 93. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
• 94. مدیریت قطعی سرویس‌ها
• 95. استراتژی‌های تداوم کسب‌وکار
• 96. مستندسازی فرآیندهای استقرار
• 97. اصول مستندسازی فنی
• 98. ایجاد راهنماهای کاربری
• 99. آموزش تیم‌های عملیاتی
• 100. انتقال دانش فنی