آموزش تست تمرینی Microsoft AI-102

دوره مایکروسافت AI-102 دوره ای در سطح پیشرفته است که برای کمک به حرفه ای ها در توسعه مهارت ها و دانش خود در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین طراحی شده است. در زیر موضوعات کلیدی تحت پوشش دوره AI-102 آمده است:

1. طراحی راه‌حل‌های هوش مصنوعی: دانش‌آموزان می‌آموزند که چگونه راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای انواع مشکلات تجاری، از جمله بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی، و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده طراحی و معمار کنند.

2. پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی: دانش‌آموزان می‌آموزند که چگونه راه‌حل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از سرویس‌ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی Azure، از جمله خدمات شناختی Azure، یادگیری ماشینی Azure، و سرویس ربات Azure، پیاده‌سازی کنند.

3. بهینه‌سازی و نظارت بر راه‌حل‌های هوش مصنوعی: دانش‌آموزان نحوه بهینه‌سازی و نظارت بر راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای بهبود عملکرد خود و اطمینان از برآورده شدن الزامات کسب‌وکار یاد خواهند گرفت.

4. هوش مصنوعی مسئول: دانش‌آموزان در مورد ملاحظات اخلاقی و خطرات مرتبط با هوش مصنوعی و نحوه طراحی راه‌حل‌های هوش مصنوعی که مسئولانه و منصفانه هستند، یاد خواهند گرفت.

5. عملیات یادگیری ماشین (MLOps): دانش‌آموزان در مورد MLOps، که فرآیند مدیریت، استقرار و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی است، یاد می‌گیرند.

6. پلتفرم هوش مصنوعی Azure: دانش‌آموزان با پلتفرم هوش مصنوعی Azure و خدمات و ابزارهای مختلفی که برای توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، از جمله خدمات شناختی Azure، یادگیری ماشینی Azure، و سرویس ربات Azure، آشنا می‌شوند.

دوره AI-102 برای مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسین یادگیری ماشین در نظر گرفته شده است که می خواهند مهارت ها و قابلیت های خود را در زمینه هوش مصنوعی افزایش دهند. این یک دوره در سطح پیشرفته است و به درک کاملی از هوش مصنوعی و مفاهیم و شیوه های یادگیری ماشین نیاز دارد. داوطلبانی که دوره AI-102 را با موفقیت به پایان برسانند، می توانند راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی را با استفاده از خدمات و ابزارهای هوش مصنوعی Azure طراحی و پیاده سازی کنند.

توصیه می‌شود که دانش‌آموزان دوره Microsoft AI-900 را گذرانده باشند یا دانشی معادل آن را قبل از شرکت در دوره AI-102 داشته باشند. دوره AI-102 یک دوره در سطح پیشرفته است و نیاز به درک کاملی از هوش مصنوعی و مفاهیم و شیوه های یادگیری ماشین دارد.