اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی محیط‌های آزمایشی و نمونه‌های اولیه MLOps با استفاده از k3s و Argo

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی محیط‌های آزمایشی و نمونه‌های اولیه MLOps با استفاده از k3s و Argo

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات

موضوع میانی: توسعه و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات مهندسی نرم‌افزار و عملیات
• 2. مبانی توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی MLOps
• 4. معرفی k3s و اهداف آن
• 5. آشنایی با Argo Workflows
• 6. نصب و پیکربندی اولیه k3s
• 7. استقرار ابزارهای پایه در k3s
• 8. مفاهیم کانتینرسازی و Docker
• 9. مدیریت داده در محیط‌های MLOps
• 10. مراحل پایپ‌لاین یادگیری ماشین
• 11. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
• 12. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 13. معرفی ابزارهای ETL در MLOps
• 14. استقرار ابزارهای ETL با Argo
• 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. مدیریت نسخه‌های مدل
• 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 18. انتشار مدل‌ها در محیط آزمایشی
• 19. معرفی Argo CD
• 20. استقرار برنامه‌ها با Argo CD
• 21. پایش و مانیتورینگ سیستم‌ها
• 22. مدیریت لاگ‌ها و خطاها
• 23. معرفی ابزارهای مانیتورینگ
• 24. پیکربندی مانیتورینگ در k3s
• 25. استفاده از Prometheus و Grafana
• 26. امنیت در محیط‌های MLOps
• 27. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 28. رمزنگاری داده‌ها و ارتباطات
• 29. پروتکل‌های امنیتی در k3s
• 30. استقرار ابزارهای امنیتی
• 31. خودکارسازی فرآیندهای MLOps
• 32. مدیریت خودکار استقرار
• 33. خودکارسازی تست و ارزیابی
• 34. خودکارسازی مانیتورینگ
• 35. استفاده از اسکریپت‌ها و اتوماسیون
• 36. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 37. معرفی Terraform
• 38. استقرار زیرساخت با Terraform
• 39. مدیریت پیکربندی با Ansible
• 40. استفاده از Ansible برای اتوماسیون
• 41. محیط‌های آزمایشی (Sandbox)
• 42. طراحی محیط‌های آزمایشی
• 43. پیاده‌سازی محیط آزمایشی با k3s
• 44. مدیریت منابع در محیط آزمایشی
• 45. نمونه‌های اولیه (POC) در MLOps
• 46. اهداف پیاده‌سازی POC
• 47. طراحی POC برای یک مدل یادگیری ماشین
• 48. پیاده‌سازی POC با k3s و Argo
• 49. ارزیابی نتایج POC
• 50. استفاده از GitOps در MLOps
• 51. اصول GitOps
• 52. استقرار GitOps با Argo CD
• 53. مدیریت تغییرات با GitOps
• 54. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های MLOps
• 55. شناسایی گلوگاه‌ها در پایپ‌لاین
• 56. بهبود عملکرد پایپ‌لاین
• 57. کاهش زمان استقرار
• 58. مدیریت هزینه‌ها در MLOps
• 59. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 60. کاهش هزینه‌های زیرساخت
• 61. مدیریت هزینه‌های عملیاتی
• 62. مستندسازی در MLOps
• 63. اهمیت مستندسازی
• 64. مستندسازی پایپ‌لاین‌ها
• 65. مستندسازی محیط‌ها
• 66. تست A/B مدل‌ها
• 67. مفاهیم تست A/B
• 68. پیاده‌سازی تست A/B با Argo
• 69. تحلیل نتایج تست A/B
• 70. مدیریت ریسک در MLOps
• 71. شناسایی ریسک‌ها
• 72. برنامه‌ریزی برای کاهش ریسک
• 73. مدیریت بحران در MLOps
• 74. آینده MLOps
• 75. روندهای جدید در MLOps
• 76. ابزارهای نوظهور در MLOps
• 77. نقش هوش مصنوعی در MLOps
• 78. تمرین عملی: پیاده‌سازی پایپ‌لاین ساده
• 79. تمرین عملی: استقرار مدل با Argo CD
• 80. تمرین عملی: پیکربندی مانیتورینگ
• 81. تمرین عملی: ایجاد یک محیط آزمایشی کوچک
• 82. مرور و جمع‌بندی مفاهیم
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
• 84. منابع تکمیلی برای یادگیری
• 85. مباحث پیشرفته در MLOps
• 86. مدیریت داده‌های حجیم
• 87. استقرار مدل‌های real-time
• 88. معرفی معماری‌های پیشرفته
• 89. ملاحظات قانونی و اخلاقی در MLOps
• 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 91. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 92. مسئولیت‌پذیری در MLOps
• 93. کتابخانه‌های مفید در MLOps
• 94. ابزارهای توسعه و استقرار
• 95. ابزارهای مانیتورینگ و پایش
• 96. ابزارهای مدیریت داده
• 97. ابزارهای اتوماسیون
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 99. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 100. شبکه‌های عصبی بازگشتی