اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین با CI/CD

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین با CI/CD

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علوم داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین
• 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 3. مبانی CI/CD و ارتباط آن با ML
• 4. مراحل چرخه عمر یک پروژه یادگیری ماشین
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در ML
• 6. مدیریت نسخه داده‌ها و ابزارها
• 7. اهمیت کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
• 8. کنترل نسخه کد با Git
• 9. مبانی پایپ‌لاین‌های CI
• 10. ساخت و تست خودکار کد مدل
• 11. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 12. مبانی پایپ‌لاین‌های CD
• 13. استقرار خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. مدیریت پیکربندی در ML
• 15. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌های مستقر شده
• 16. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 17. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 18. بازآموزی خودکار مدل‌ها
• 19. اصول MLOps و همگرایی DevOps با ML
• 20. ابزارهای MLOps موجود در بازار
• 21. انتخاب ابزار مناسب برای MLOps
• 22. پیاده‌سازی CI برای آموزش مدل
• 23. تست واحد و تست ادغام برای کد مدل
• 24. تست داده و اعتبارسنجی مدل
• 25. استانداردسازی محیط‌های توسعه
• 26. ایجاد ایمیج‌های Docker برای مدل‌ها
• 27. استقرار مدل‌ها در محیط‌های مختلف (توسعه، تست، تولید)
• 28. استراتژی‌های استقرار مدل (Blue-Green, Canary)
• 29. امنیت در چرخه عمر یادگیری ماشین
• 30. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 31. حفاظت از داده‌های حساس در ML
• 32. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 33. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
• 34. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 35. تنظیم هشدار برای انحراف داده و مدل
• 36. استراتژی‌های بازآموزی مدل
• 37. ارزیابی مجدد مدل پس از بازآموزی
• 38. مدیریت چرخه عمر مدل‌های قدیمی
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
• 40. پیاده‌سازی XAI در پایپ‌لاین CI/CD
• 41. تست مدل‌های قابل توضیح
• 42. مانیتورینگ قابلیت توضیح‌پذیری مدل
• 43. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 44. اتوماسیون مهندسی ویژگی
• 45. مدیریت مخزن ویژگی (Feature Store)
• 46. یکپارچه‌سازی Feature Store با CI/CD
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
• 48. پیاده‌سازی CI/CD برای پروژه‌های RL
• 49. تست و ارزیابی عامل‌های RL
• 50. استقرار عامل‌های RL
• 51. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های NLP
• 53. مدیریت داده‌های متنی
• 54. تست مدل‌های NLP
• 55. استقرار مدل‌های NLP
• 56. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 57. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های CV
• 58. مدیریت مجموعه داده‌های تصویری
• 59. تست مدل‌های CV
• 60. استقرار مدل‌های CV
• 61. اصول مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
• 62. پیاده‌سازی قابلیت اطمینان در ML
• 63. مدیریت خطا و بازیابی
• 64. برنامه‌ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
• 65. مقدمه‌ای بر مهندسی مقیاس‌پذیری (Scalability Engineering)
• 66. طراحی سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر
• 67. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌ها
• 68. مدیریت منابع محاسباتی
• 69. اصول مهندسی کارایی (Efficiency Engineering)
• 70. کاهش زمان و هزینه در چرخه عمر ML
• 71. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 72. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 73. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای ML
• 74. استفاده از سرویس‌های CI/CD ابری
• 75. استفاده از سرویس‌های MLOps ابری
• 76. مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 77. استفاده از پلتفرم‌های متن‌باز
• 78. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 79. مقایسه پلتفرم‌های ابری و متن‌باز
• 80. توسعه ابزارهای سفارشی برای MLOps
• 81. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 82. پیاده‌سازی ملاحظات اخلاقی در چرخه عمر ML
• 83. مدیریت سوگیری در مدل‌ها
• 84. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 85. آینده MLOps و اتوماسیون ML
• 86. روندهای نوظهور در MLOps
• 87. چالش‌های پیش رو در اتوماسیون ML
• 88. نقش انسان در MLOps خودکار
• 89. ارزیابی و بهبود مستمر فرآیندهای MLOps
• 90. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی MLOps
• 91. نکات کلیدی برای موفقیت در اتوماسیون ML