اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار خودکار و مقیاس‌پذیر مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving و Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار خودکار و مقیاس‌پذیر مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving و Kubernetes

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری
• 2. اصول توسعه نرم‌افزار مدرن
• 3. معماری میکروسرویس‌ها و مزایای آن
• 4. مفاهیم پایه‌ای ابری و مدل‌های سرویس‌دهی
• 5. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code)
• 6. کانتینرسازی با داکر: مفاهیم و کاربردها
• 7. مدیریت کانتینرها با کوبرنتیز: اصول اولیه
• 8. معماری کوبرنتیز: اجزا و نقش آن‌ها
• 9. استقرار برنامه‌ها در کوبرنتیز: Pods و Deployments
• 10. مدیریت وضعیت و مقیاس‌پذیری در کوبرنتیز
• 11. شبکه‌بندی در کوبرنتیز: Services و Ingress
• 12. ذخیره‌سازی داده‌ها در کوبرنتیز: Volumes و Persistent Volumes
• 13. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در کوبرنتیز
• 14. امنیت در کوبرنتیز: Role-Based Access Control (RBAC)
• 15. اصول TensorFlow Serving برای استقرار مدل
• 16. نصب و پیکربندی TensorFlow Serving
• 17. ارائه مدل‌های TensorFlow به صورت سرویس
• 18. انتقال مدل‌های آموزش‌دیده به TensorFlow Serving
• 19. استفاده از REST API و gRPC با TensorFlow Serving
• 20. مدیریت نسخه‌های مدل در TensorFlow Serving
• 21. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
• 22. مفاهیم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 23. معیارهای کلیدی برای مقیاس‌پذیری
• 24. تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار در کوبرنتیز
• 25. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در کوبرنتیز
• 26. تنظیم HPA بر اساس معیارهای CPU و حافظه
• 27. تنظیم HPA بر اساس معیارهای سفارشی
• 28. Vertical Pod Autoscaler (VPA) و کاربردهای آن
• 29. استقرار خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. ادغام TensorFlow Serving با کوبرنتیز
• 31. ایجاد Dockerfile برای TensorFlow Serving
• 32. ساخت ایمیج داکر سفارشی برای TensorFlow Serving
• 33. استقرار TensorFlow Serving در کوبرنتیز
• 34. پیکربندی Deployments برای TensorFlow Serving
• 35. استفاده از Services برای دسترسی به TensorFlow Serving
• 36. تنظیم Ingress برای دسترسی خارجی به مدل‌ها
• 37. مدیریت منابع در کوبرنتیز برای TensorFlow Serving
• 38. بهینه‌سازی عملکرد TensorFlow Serving
• 39. نکات عملی برای استقرار کارآمد
• 40. مفاهیم پیشرفته‌تر کوبرنتیز
• 41. StatefulSets برای مدیریت برنامه‌های حالت‌دار
• 42. DaemonSets برای اجرای یک کانتینر در هر Node
• 43. Jobs و CronJobs برای پردازش‌های دسته‌ای
• 44. Network Policies برای کنترل ترافیک شبکه
• 45. Secrets و ConfigMaps برای مدیریت پیکربندی
• 46. Storage Classes و Dynamic Provisioning
• 47. Custom Resource Definitions (CRDs)
• 48. Operators برای اتوماسیون مدیریت برنامه‌ها
• 49. مفاهیم پیشرفته‌تر TensorFlow Serving
• 50. مدل‌های چندگانه و مدیریت آن‌ها
• 51. تنظیمات پیشرفته عملکرد TensorFlow Serving
• 52. استفاده از GPU در TensorFlow Serving
• 53. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 54. رمزنگاری ارتباطات با TLS/SSL
• 55. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
• 56. بررسی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 57. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری
• 58. خدمات ابری برای استقرار و مدیریت
• 59. استفاده از سرویس‌های ابری مدیریت شده کوبرنتیز
• 60. مقایسه پلتفرم‌های ابری مختلف
• 61. ملاحظات هزینه در استقرار ابری
• 62. بهینه‌سازی هزینه‌ها با مقیاس‌پذیری خودکار
• 63. اصول DevOps و CI/CD
• 64. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای استقرار مدل
• 65. ابزارهای CI/CD رایج
• 66. اتوماسیون تست در چرخه عمر نرم‌افزار
• 67. نظارت و پایش مداوم سیستم‌ها
• 68. مدیریت رویدادها و هشدارها
• 69. تحلیل داده‌های مانیتورینگ
• 70. بهبود مستمر فرآیندها
• 71. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 72. برنامه‌ریزی برای فجایع (Disaster Recovery)
• 73. مستندسازی فنی استقرار
• 74. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 75. اخلاق در توسعه و استقرار نرم‌افزار
• 76. مسئولیت‌پذیری در قبال کاربران
• 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 78. شفافیت در عملکرد سیستم‌ها
• 79. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات
• 80. نکات پایانی در مهندسی نرم‌افزار ابری
• 81. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 82. روندهای نوظهور در مهندسی نرم‌افزار
• 83. یادگیری عمیق و استقرار آن
• 84. پردازش لبه (Edge Computing) و استقرار مدل
• 85. نکات تکمیلی برای مهندسان نرم‌افزار
• 86. منابع بیشتر برای مطالعه و یادگیری
• 87. بررسی موردی: استقرار موفق یک مدل یادگیری ماشین
• 88. چالش‌های رایج در استقرار و مقیاس‌پذیری
• 89. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 91. جمع‌بندی اصول کلیدی
• 92. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 93. بهینه‌سازی زیرساخت برای عملکرد بالا
• 94. مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های ابری
• 95. ملاحظات امنیتی در معماری ابری
• 96. آینده کوبرنتیز و اکوسیستم آن
• 97. تکامل TensorFlow Serving
• 98. نقش هوش مصنوعی در مدیریت زیرساخت
• 99. کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
• 100. مفاهیم پایدارسازی در کوبرنتیز