اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای حرفه‌ای استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی با MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای حرفه‌ای استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی با MLflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. معرفی ابزارهای مدیریت چرخه حیات مدل و نقش MLflow
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLOps
• 4. ساختار پروژه‌ها در MLflow و مدیریت وابستگی‌ها
• 5. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها در MLflow Tracking
• 6. مدیریت پارامترها و معیارهای ارزیابی مدل
• 7. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با فرمت MLmodel برای استقرار یکپارچه
• 9. ایجاد و مدیریت Model Registry در محیط عملیاتی
• 10. پیاده‌سازی متدولوژی‌های استقرار مدل در محیط‌های تولید
• 11. استقرار مدل به عنوان سرویس REST در محیط‌های محلی
• 12. کانتینری‌سازی مدل‌ها با استفاده از Docker و MLflow
• 13. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرای سریع در محیط عملیاتی
• 14. مدیریت و کنترل نسخه مدل‌ها در چرخه حیات توسعه
• 15. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط واقعی
• 16. شناسایی و مدیریت انحراف داده و انحراف مدل
• 17. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تضمین کیفیت مدل
• 18. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مطابق استانداردهای داخلی
• 19. مدیریت سطوح دسترسی در محیط‌های MLOps
• 20. خودکارسازی فرآیند استقرار با استفاده از CI/CD
• 21. تست‌های واحد و تست‌های یکپارچگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی مدل در صورت بروز خطا
• 23. مقیاس‌پذیری سرویس‌های مدل با استفاده از ابزارهای ارکستراسیون
• 24. مدیریت منابع محاسباتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. مستندسازی خودکار فرآیندهای استقرار و مدیریت مدل
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با سامانه‌های نرم‌افزاری
• 27. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 28. روش‌های نگهداری و بروزرسانی مدل‌های در حال اجرا
• 29. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 30. ارزیابی نهایی و بهبود مستمر فرآیندهای استقرار مدل