اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین: از ایده تا تولید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین: از ایده تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین
• 2. چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
• 3. اصول مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
• 4. بسترسازی برای تولید سیستم‌های یادگیری ماشین
• 5. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 6. مدیریت پروژه در یادگیری ماشین
• 7. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 8. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
• 9. الگوهای رایج در معماری ML
• 10. ملاحظات عملی در طراحی سیستم
• 11. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
• 12. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 13. مهندسی ویژگی برای مدل‌های ML
• 14. انتخاب و آموزش مدل‌های پایه
• 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 16. بهینه‌سازی مدل برای عملکرد
• 17. مستندسازی مدل و فرآیند توسعه
• 18. مفاهیم استقرار (Deployment)
• 19. استراتژی‌های استقرار مدل
• 20. استقرار مدل به صورت آفلاین
• 21. استقرار مدل به صورت آنلاین
• 22. استقرار مدل به صورت دسته‌ای
• 23. استقرار مدل به صورت بلادرنگ
• 24. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
• 25. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 26. ابزارهای مدیریت آزمایش‌ها
• 27. ثبت و مانیتورینگ مدل در تولید
• 28. اهمیت مانیتورینگ مدل
• 29. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 30. مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
• 31. مانیتورینگ انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 32. تشخیص و هشدار انحراف
• 33. بازآموزی مدل (Model Retraining)
• 34. استراتژی‌های بازآموزی
• 35. زمان‌بندی بازآموزی مدل
• 36. خودکارسازی فرآیند بازآموزی
• 37. مدیریت داده‌های تولید (Production Data)
• 38. کیفیت داده در تولید
• 39. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 40. پردازش و تبدیل داده در تولید
• 41. امنیت داده در سیستم‌های ML
• 42. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 43. اصول مهندسی قابل اعتماد (Reliable Engineering)
• 44. قابلیت اطمینان سیستم‌های ML
• 45. مدیریت خطا و بازیابی
• 46. استانداردسازی و خودکارسازی
• 47. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های ML
• 48. تست واحد (Unit Testing)
• 49. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 50. تست بار (Load Testing)
• 51. تست عملکرد (Performance Testing)
• 52. تست امنیت (Security Testing)
• 53. مهندسی MLOps
• 54. اصول MLOps
• 55. ابزارهای اکوسیستم MLOps
• 56. اتوماسیون چرخه عمر ML
• 57. مدیریت زیرساخت برای ML
• 58. استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud Services)
• 59. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 60. استفاده از کانتینرها (Containers)
• 61. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Orchestration)
• 62. ملاحظات استقرار در محیط‌های مختلف
• 63. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 64. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. ملاحظات داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تولید
• 68. استقرار مدل‌های NLP
• 69. ملاحظات امنیتی در NLP
• 70. سیستم‌های تشخیص تصویر در تولید
• 71. استقرار مدل‌های تشخیص تصویر
• 72. ملاحظات داده در تشخیص تصویر
• 73. سیستم‌های طبقه‌بندی (Classification Systems)
• 74. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی
• 75. ملاحظات عملکرد در طبقه‌بندی
• 76. سیستم‌های رگرسیون (Regression Systems)
• 77. استقرار مدل‌های رگرسیون
• 78. ملاحظات دقت در رگرسیون
• 79. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عمل
• 80. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
• 81. ملاحظات اکتشاف و بهره‌برداری
• 82. مدیریت ریسک در سیستم‌های ML
• 83. شناسایی و کاهش ریسک‌ها
• 84. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های ML
• 86. شفافیت در مدل‌های ML
• 87. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Model Interpretability)
• 88. روش‌های تفسیر مدل
• 89. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل
• 90. همکاری بین تیم‌ها در ML
• 91. ارتباط موثر بین دانشمندان داده و مهندسان
• 92. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
• 93. مستندسازی فنی برای تولید
• 94. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 95. فرهنگ سازمانی برای ML موفق
• 96. نگرش بلندمدت به سیستم‌های ML
• 97. نوآوری و بهبود مستمر
• 98. مطالعات موردی موفق در تولید ML
• 99. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
• 100. آینده مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین