دوره گواهینامه AI-300 : Microsoft Azure Machine Learning Operations (MLOps)

آنچه یاد خواهید گرفت: تسلط به آزمون AI-300: مهارت‌های تخصصی لازم برای قبولی در آزمون گواهینامه Microsoft Certified: Azure Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate را به دست آورید. طراحی گردش‌کارهای GenAIOps: چرخه‌ عمر end-to-end برای Generative AI را با استفاده از Azure AI Foundry، جریان پرامپت و endpointهای بدون‌سرور طراحی و مدیریت کنید. خودکارسازی با زیرساخت به عنوان کد: فضاهای کاری مقیاس‌پذیر Azure Machine Learning را با استفاده از قالب‌های Bicep و Azure CLI و هویت‌های مدیریت شده، ایجاد و ایمن‌سازی کنید. پیاده‌سازی ردیابی با MLflow: به ردیابی تست‌ها، رجیستر مدل و نسخه‌سازی دارایی‌های داده و مدل مسلط شوید تا قابلیت حسابرسی کامل و بازتولیدپذیری تضمین شود. استقرار مدل‌های High-Availability: راهبردهای پیشرفته انتشار، از جمله استقرار Blue-Green، جابه‌جایی تدریجی و فرایندهای rollback امن را اجرا کنید. ساخت پایپ‌لاین‌های CI/CD برای هوش مصنوعی: MLOps را با DevOps یکپارچه کرده و با استفاده از GitHub Actions و امنیت قدرتمند Shift Left، گردش‌کارهای آموزش و استقرار را خودکار کنید. بهینه‌سازی RAG و فاین تیونینگ: راهبردهای پیشرفته تعبیه، chunking برای اپلیکیشن‌های RAG و گردش‌کارهای مقرون‌به‌صرفه فاین تیونینگ برای مدل‌های بنیادین را بیاموزید. تضمین هوش مصنوعی مسئولانه و انطباق: ارزیابی‌های ایمنی را پیاده‌سازی کنید، بر رانش داده نظارت کرده و سیستم‌های هوش مصنوعی را از نظر عدالت، حریم خصوصی و استانداردهای مقرراتی حسابرسی کنید. پیش‌نیازهای دوره اصول ابر: آشنایی پایه با مفاهیم رایانش ابری (در سطح AZ-900 یا AI-900) به‌ شدت توصیه می‌شود. تسلط به Python: آشنایی با برنامه‌نویسی Python ضروری است، زیرا با SDKها، MLflow و اسکریپت‌های خودکار کار خواهید کرد. مبانی علم داده: درک پایه‌ای از چرخه‌ عمر یادگیری ماشین (آموزش، تست و استقرار) به شما کمک می‌کند سریع‌تر از بخش‌ها عبور کنید. اشتراک Azure: برای همراهی با آزمایشگاه‌های عملی و تمرین‌های Azure AI Foundry، دسترسی به حساب رایگان Azure یا اشتراک پولی لازم است. ابزارها: یک مرورگر وب مدرن و رایانه‌ای که بتواند Visual Studio Code (VS Code) را همراه با افزونه Azure Machine Learning اجرا کند. ذهنیت رشد: هیچ تجربه قبلی در MLOps لازم نیست. این دوره به‌ صورت درس‌های کوتاه و خرد طراحی شده تا شکاف بین سطح مبتدی و حرفه‌ای پیشرفته را پر کند. توضیحات دوره این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است. به یک حرفه‌ای دارای گواهینامه Microsoft AI-300 تبدیل شوید: تنها دوره‌ای که MLOps و GenAIOps را برای 2026 پوشش می‌دهد. آیا آماده‌اید نسل بعدی عملیات‌های هوش مصنوعی را رهبری کنید؟ گواهینامه Microsoft AI-300: Azure Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate استاندارد طلایی برای متخصصانی است که چرخه‌عمر مدل‌های هوش مصنوعی را مدیریت می‌کنند. این دوره با دقت طراحی شده تا شما را از زیرساخت‌های پایه به GenAIOps پیشرفته، با استفاده از جدیدترین بروزرسانی‌های آزمون 2026، برساند. چرا این دوره متفاوت است؟ برخلاف بوت‌کمپ‌های نظری، این دوره از رویکرد Micro-Learning با بیش از 200+ فصل کوتاه و کاربردی استفاده می‌کند. هر بخش بر اساس چارچوب «مشکل، حل مشکل و اعتبارسنجی» پیش می‌رود: مشکل: چالش‌های واقعی هوش مصنوعی در سازمان‌ها حل مشکل: پیاده‌سازی گام‌به‌گام با استفاده از Azure AI Foundry و MLflow و GitHub Actions اعتبارسنجی: آزمون‌های درون‌دوره‌ای، شبیه‌سازی‌های نقش‌آفرینی و 2 آزمون تمرینی کامل آنچه مسلط خواهید شد: زیرساخت به عنوان کد (IaC): فضاهای کاری Azure ML را با استفاده از Bicep و Azure CLI خودکار کنید. چرخه‌ عمر ML: تست‌ها را با MLflow ردیابی کنید، نسخه‌ها را مدیریت کنید و تیونینگ خودکار هایپرپارامترها را انجام دهید. GenAIOps و Azure AI Foundry: مدل‌های بنیادین را ایجاد کنید، endpointهای بدون‌سرور را مدیریت کنید و معماری‌های RAG (بازیابی نسل‌ افزوده) را بهینه کنید. استقرار در محیط تولید: انتشارهای Blue-Green، استقرارهای تدریجی و rollbacks امن را اجرا کنید. مشاهده‌پذیری پیشرفته: رانش داده را شناسایی کنید، بر هزینه‌های توکن نظارت کرده و ارزیابی‌های ایمنی برای محتوای مضر پیاده‌سازی کنید. خودکارسازی: پایپ‌لاین‌های end-to-end CI/CD را با GitHub Actions برای workloadهای هوش مصنوعی بسازید. ویژگی‌های منحصربه‌فرد یادگیری: 9 مطالعه موردی عملی: از حسابرسی فضاهای کاری ناایمن تا کاهش توهمات LLM 5 شبیه‌سازی تعاملی نقش‌آفرینی: تجربه اتاق جنگ مجازی و رهبری جلسات حساس با مشتری برای توسعه مهارت‌های نرم موردنیاز در نقش‌های Senior AIOps آمادگی برای آزمون 2026: محتوای بروز شده درباره مهندسی پرامپت در برابر مدیریت پرامپت و اصول Microsoft Foundry آزمون‌های تمرینی: شامل 2 شبیه‌سازی اختصاصی آزمون برای اطمینان از قبولی در AI-300 در اولین تلاش مخاطبان دوره: دانشمندان داده که می‌خواهند فاصله بین پژوهش و تولید را پر کنند. مهندسان DevOps که به فضای AI/ML (AIOps) وارد می‌شوند. متخصصان IT که برای دریافت گواهینامه Microsoft Certified: Azure MLOps Engineer Associate تلاش می‌کنند. معماران راه‌حل که زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر Generative AI را طراحی می‌کنند. پیش‌نیازهای دوره: آشنایی پایه با Azure Cloud (سطح AZ-900 یا AI-900 یک امتیاز محسوب می‌شود). درک مفاهیم Python و یادگیری ماشین تماشا را متوقف کنید و ساختن را شروع کنید. به هزاران متخصص در جامع‌ترین دوره AI-300 در Udemy بپیوندید. همین حالا در دوره شرکت کنید تا آینده شغلی خود را در اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین کنید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مهندسان مشتاق AIOps و MLOps: متخصصانی که می‌خواهند از DevOps یا مهندسی نرم‌افزار سنتی به دنیای تخصصی عملیات‌های هوش مصنوعی وارد شوند. دانشمندان داده و پژوهشگران ML: افرادی که از مدل‌های «فقط نوت‌بوکی» خسته شده‌اند و می‌خواهند جنبه مهندسی استقرار مدل‌ها در محیط تولید را به‌خوبی یاد بگیرند. معماران ابر و راه‌حل: رهبران فنی که زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی را با استفاده از Azure AI Foundry و معماری‌های مقیاس‌پذیر RAG طراحی می‌کنند. داوطلبان گواهینامه AI-300: دانشجویانی که به‌ طور خاص برای آزمون گواهینامه Microsoft Certified: Azure Machine Learning Operations Engineer Associate آماده می‌شوند و به یک مسیر مطالعه ساختاریافته و جزئی‌نگر نیاز دارند.