اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده با Ray

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده با Ray

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: توسعه و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 2. مفاهیم کلیدی در Ray
• 3. معماری Ray: اجزا و عملکرد
• 4. مدیریت منابع در Ray
• 5. برنامه‌نویسی موازی با Ray
• 6. توزیع محاسبات با Ray Tasks
• 7. مدیریت حالت توزیع‌شده با Ray Actors
• 8. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر با Ray
• 9. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Ray
• 10. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
• 11. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های بزرگ
• 12. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 13. استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری عمودی
• 14. استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری افقی
• 15. پردازش داده‌های بزرگ با Ray Data
• 16. آموزش موازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. آموزش توزیع‌شده با Ray Train
• 18. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل
• 19. مدیریت هایپرپارامترها با Ray Tune
• 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ
• 21. تنظیم دقیق مدل با Ray Tune
• 22. مقدمه‌ای بر پایش سیستم‌های توزیع‌شده
• 23. اهمیت پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 24. مفهوم Observability در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. ابزارهای پایش در Ray
• 26. لاگ‌برداری و تحلیل لاگ‌ها در Ray
• 27. ردیابی (Tracing) در Ray
• 28. متریک‌ها و داشبوردهای پایش
• 29. پایش عملکرد Ray Tasks و Actors
• 30. تشخیص و رفع اشکال در سیستم‌های Ray
• 31. مدیریت خطا و تحمل خطا در Ray
• 32. استراتژی‌های بازگشت‌پذیری (Resilience)
• 33. استقرار Ray بر روی خوشه‌های مختلف
• 34. استقرار Ray بر روی Kubernetes
• 35. استقرار Ray بر روی AWS/GCP/Azure
• 36. مدیریت امنیت در Ray
• 37. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 38. اصول رمزنگاری در Ray
• 39. مدیریت دسترسی در Ray
• 40. استقرار ایمن Ray
• 41. بهینه‌سازی مصرف منابع در Ray
• 42. کاهش هزینه‌های محاسباتی با Ray
• 43. مدیریت حافظه در Ray
• 44. مدیریت I/O در Ray
• 45. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای ML
• 46. پایپ‌لاین‌های داده مقیاس‌پذیر
• 47. پردازش و تبدیل داده با Ray Data
• 48. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 49. ویژه‌سازی داده‌ها برای ML
• 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های توزیع‌شده
• 51. استفاده از Ray برای ETL توزیع‌شده
• 52. مدیریت گردش کار (Workflow) در ML
• 53. گردش کارهای پیچیده با Ray Workflows
• 54. ارتباط با سیستم‌های خارجی
• 55. مدیریت پایگاه‌های داده در محیط توزیع‌شده
• 56. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 57. دسترسی به داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 59. چارچوب‌های RL در Ray
• 60. آموزش عامل‌های RL مقیاس‌پذیر
• 61. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای RL
• 62. ارزیابی عملکرد عامل‌های RL
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 65. استفاده از Ray برای یادگیری انتقالی
• 66. کاربرد Ray در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 67. مدل‌های زبانی بزرگ و مقیاس‌پذیری
• 68. آموزش و استقرار مدل‌های NLP با Ray
• 69. کاربرد Ray در بینایی کامپیوتر (CV)
• 70. مدل‌های پردازش تصویر و ویدئو
• 71. آموزش و استقرار مدل‌های CV با Ray
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 73. چالش‌های یادگیری فدرال
• 74. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با Ray
• 75. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 76. مقدمه‌ای بر MLOps
• 77. چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
• 78. اتوماسیون فرآیندهای ML
• 79. مدیریت نسخه مدل
• 80. استقرار و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 81. پایش مداوم مدل‌ها
• 82. بازآموزی مدل‌ها
• 83. مدیریت ریسک در سیستم‌های ML
• 84. اصول حاکمیت داده در ML
• 85. اخلاق در یادگیری ماشین
• 86. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 87. شفافیت در مدل‌های ML
• 88. تفسیرپذیری مدل‌ها (Interpretability)
• 89. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 90. مقدمه‌ای بر معماری‌های جدید ML
• 91. یادگیری عمیق پیشرفته
• 92. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 93. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 94. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 95. نکات پیشرفته در Ray
• 96. بهینه‌سازی کارایی Ray
• 97. تکنیک‌های پیشرفته مدیریت منابع
• 98. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم
• 99. مطالعات موردی موفق Ray
• 100. چالش‌های آینده در ML توزیع‌شده