آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری

آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری دوره حضوری 2025

آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری به شما کمک می‌کند تا با ابزارها و سرویس‌های ابری AWS، Google Cloud و Azure آشنا شوید و بتوانید مدل‌های AI خود را در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از سرویس‌های پیشرفته، شما می‌توانید به یک متخصص در زمینه پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های AI ابری تبدیل شوید و از توانایی‌های فضای ابری برای بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری استفاده کنید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه برنامه نویسی و گرافیک را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری :

• آموزش جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در فضای ابری با استفاده از سرویس‌های AWS، Google Cloud و Microsoft Azure
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، مهندسان داده و متخصصین هوش مصنوعی که می‌خواهند مدل‌های AI خود را در مقیاس بزرگ و در محیط‌های ابری اجرا کنند
• آموزش نحوه استقرار، مدیریت و مقیاس‌پذیری مدل‌های AI و یادگیری ماشین در فضای ابری
• پروژه‌ محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی شامل اجرای مدل‌های یادگیری عمیق، پردازش داده‌های بزرگ و مدیریت زیرساخت ابری
• استفاده از ابزارهای ابری پیشرفته مانند Amazon SageMaker، Google AI Platform و Azure Machine Learning برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های AI
• آشنایی با تکنیک‌های کاهش هزینه و بهبود کارایی در استفاده از منابع ابری برای مدل‌های AI

پیش‌نیازها:

• آشنایی با Python و برنامه‌نویسی پایه
• آشنایی با مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• آشنایی با اصول Docker و مدیریت سیستم‌ها

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

اولین هفته: آشنایی با هوش مصنوعی در فضای ابری

• جلسه اول (3 ساعت):
  • معرفی مفاهیم اولیه هوش مصنوعی در فضای ابری (Cloud AI)
  • بررسی تفاوت‌های استقرار مدل‌های AI در فضای ابری و محیط‌های سنتی
  • آشنایی با پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Google Cloud و Azure
  • پروژه عملی: ایجاد اولین پروژه Cloud AI با استفاده از AWS و Google Cloud
• جلسه دوم (3 ساعت):
  • بررسی معماری فضای ابری برای پیاده‌سازی مدل‌های AI و یادگیری ماشین
  • نحوه کارکرد سیستم‌های ابری و مزایای استفاده از سرویس‌های مقیاس‌پذیر
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل ساده AI در سرویس ابری Amazon SageMaker

دومین هفته: استقرار مدل‌های AI در AWS

• جلسه سوم (3 ساعت):
  • معرفی Amazon SageMaker و نحوه استفاده از آن برای آموزش و استقرار مدل‌ها
  • بررسی قابلیت‌های پیشرفته SageMaker شامل مدیریت نسخه‌ها و آموزش مدل‌های موازی
  • پروژه عملی: آموزش و استقرار یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker
• جلسه چهارم (3 ساعت):
  • استفاده از خدمات ذخیره‌سازی و پایگاه‌داده در AWS برای مدیریت داده‌های آموزشی
  • بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در AWS با استفاده از EC2 و S3
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های ذخیره‌شده در S3

سومین هفته: استقرار مدل‌های AI در Google Cloud

• جلسه پنجم (3 ساعت):
  • معرفی Google AI Platform و نحوه استفاده از آن برای آموزش و استقرار مدل‌ها
  • بررسی خدمات مدیریت داده‌ها و پردازش ابری در Google Cloud
  • پروژه عملی: آموزش و استقرار یک مدل یادگیری عمیق با استفاده از Google AI Platform
• جلسه ششم (3 ساعت):
  • آشنایی با سرویس‌های پردازش داده‌های بزرگ در Google Cloud (BigQuery، Dataflow)
  • مدیریت داده‌ها و پردازش آن‌ها با استفاده از Google Cloud Storage و BigQuery
  • پروژه عملی: اجرای یک مدل یادگیری ماشین بر روی داده‌های بزرگ با استفاده از Google Cloud

چهارمین هفته: استقرار مدل‌های AI در Microsoft Azure

• جلسه هفتم (3 ساعت):
  • معرفی Azure Machine Learning و نحوه استفاده از آن برای پیاده‌سازی مدل‌های AI
  • بررسی قابلیت‌های Azure برای مدیریت و استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
  • پروژه عملی: آموزش و استقرار یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از Azure Machine Learning
• جلسه هشتم (3 ساعت):
  • استفاده از خدمات ذخیره‌سازی و پردازش در Azure برای مدیریت داده‌ها
  • پیاده‌سازی مدل‌های AI با استفاده از Azure Storage و Azure Databricks
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل AI برای پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Azure

پنجمین هفته آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در فضای ابری : مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی مدل‌های AI در فضای ابری

• جلسه نهم (3 ساعت):
  • بررسی تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در فضای ابری برای اجرای مدل‌های AI
  • پیاده‌سازی کلاسترهای توزیعی برای آموزش مدل‌های بزرگ مقیاس
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی یک کلاستر Kubernetes برای مدیریت و استقرار مدل‌ها در AWS
• جلسه دهم (3 ساعت):
  • استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی برای کاهش هزینه و مصرف منابع در فضای ابری
  • بررسی استراتژی‌های مدیریت هزینه و بهینه‌سازی مدل‌ها در Google Cloud و AWS
  • پروژه عملی: بهینه‌سازی مصرف منابع برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در Google Cloud

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

• جلسه یازدهم (3 ساعت):
  • انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم AI ابری برای یک مسئله واقعی
  • راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل یادگیری ماشین در فضای ابری برای حل یک مسئله پیچیده
• جلسه دوازدهم (3 ساعت):
  • ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
  • بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
  • مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و تخصص در فضای Cloud AI و استقرار مدل‌ها

ویژگی‌های جدید 2025:

• استفاده از ابزارهای پیشرفته AWS، Google Cloud و Azure: پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از جدیدترین تکنیک‌ها و سرویس‌های ابری
• مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی منابع: یادگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی هزینه و استفاده بهینه از منابع در فضای ابری برای مدل‌های AI
• مدیریت داده‌های بزرگ و پردازش موازی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و عمیق بر روی داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای پیشرفته ابری