کتاب صوتی راهنمای جامع استقرار، ارزیابی و خلق سیستم‌های هوش مصنوعی کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استقرار، ارزیابی و خلق سیستم‌های هوش مصنوعی کاربردی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
• 2. تاریخچه و سیر تحول هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 4. یادگیری ماشین: اصول و مبانی
• 5. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 6. یادگیری نظارت‌شده
• 7. یادگیری نظارت‌نشده
• 8. یادگیری تقویتی
• 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 10. معماری‌های عمیق یادگیری
• 11. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
• 12. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 16. مهندسی ویژگی
• 17. انتخاب مدل مناسب
• 18. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌ها
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 21. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. پایپ‌لاین‌های استقرار مدل
• 24. محیط‌های استقرار
• 25. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر
• 26. مدیریت چرخه حیات مدل
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی
• 28. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 29. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 30. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 31. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
• 32. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 33. هوش مصنوعی در آموزش
• 34. هوش مصنوعی در امور مالی
• 35. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 36. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 37. هوش مصنوعی در تولید
• 38. هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 39. هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 40. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار
• 41. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 42. متدولوژی‌های توسعه چابک
• 43. روش‌شناسی اسکرام
• 44. اصول توسعه نرم‌افزار امن
• 45. معماری نرم‌افزار
• 46. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 47. معماری میکروسرویس
• 48. پیاده‌سازی سیستم‌های نرم‌افزاری
• 49. مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 50. مدیریت تیم‌های توسعه
• 51. کار تیمی و همکاری
• 52. مستندسازی نرم‌افزار
• 53. تست نرم‌افزار
• 54. انواع تست نرم‌افزار
• 55. تست واحد
• 56. تست یکپارچه‌سازی
• 57. تست سیستمی
• 58. تست پذیرش
• 59. تست عملکرد
• 60. تست امنیتی
• 61. ابزارهای مدیریت کد منبع
• 62. کنترل نسخه با گیت
• 63. پلتفرم‌های همکاری توسعه
• 64. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌ها
• 65. مدل‌های داده رابطه‌ای
• 66. طراحی پایگاه داده
• 67. زبان SQL
• 68. مدیریت پایگاه داده
• 69. پایگاه داده‌های NoSQL
• 70. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
• 71. استفاده از پایگاه داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کامپیوتری
• 73. اصول ارتباطات شبکه
• 74. پروتکل‌های شبکه
• 75. امنیت شبکه‌های کامپیوتری
• 76. مقدمه‌ای بر پردازش ابری
• 77. خدمات ابری IaaS, PaaS, SaaS
• 78. استفاده از خدمات ابری برای هوش مصنوعی
• 79. مقدمه‌ای بر DevOps
• 80. اصول و ابزارهای DevOps
• 81. مدیریت زیرساخت به عنوان کد
• 82. اتوماسیون فرآیندهای توسعه و استقرار
• 83. نظارت و ثبت وقایع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 84. امنیت در DevOps
• 85. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
• 86. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 87. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 88. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 89. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 90. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
• 91. مدل‌های پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 92. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 93. تحلیل احساسات
• 94. ترجمه ماشینی
• 95. تولید متن
• 96. مدل‌های بینایی ماشین پیشرفته
• 97. تشخیص اشیاء
• 98. تقسیم‌بندی تصاویر
• 99. تولید تصاویر
• 100. مقدمه‌ای بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی