اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی با استفاده از WebAssembly و کوبرنتیز (Kubernetes)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی با استفاده از WebAssembly و کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری ریزسرویس‌ها و اجرای کارآمد مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و ضرورت استفاده از ریزسرویس‌ها
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
• 3. معرفی فناوری WebAssembly و نقش آن در اجرای بهینه کد
• 4. مزایای WebAssembly در مقایسه با کانتینرهای سنتی
• 5. زبان‌های برنامه‌نویسی سازگار با WebAssembly برای هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای WebAssembly
• 7. ساختار فایل‌های Wasm و نحوه کامپایل مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های WebAssembly
• 9. آشنایی با معماری کوبرنتیز و نقش آن در مدیریت سرویس‌ها
• 10. استقرار کلاسترهای کوبرنتیز برای میزبانی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 11. کار با زمان‌اجراهای سازگار با Wasm در کوبرنتیز مانند WasmEdge
• 12. یکپارچه‌سازی WebAssembly با اکوسیستم کانتینرهای داکر
• 13. طراحی معماری ریزسرویس‌های هوش مصنوعی با قابلیت مقیاس‌پذیری
• 14. استفاده از WebAssembly برای اجرای استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 16. ایمن‌سازی اجرای کدهای هوش مصنوعی با ایزولاسیون WebAssembly
• 17. ارتباط بین ریزسرویس‌های Wasm و API Gateway
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کشینگ برای داده‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری سرویس‌های مبتنی بر WebAssembly
• 21. مدیریت خطا و پایداری در ریزسرویس‌های توزیع‌شده
• 22. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی سبک برای تبادل داده بین مدل‌ها
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع بار برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. روش‌های استقرار مستمر (CI/CD) برای مدل‌های مبتنی بر Wasm
• 25. امنیت در تبادل داده‌ها مطابق با استانداردهای زیرساختی کشور
• 26. ذخیره‌سازی و بازیابی امن مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 27. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل‌های هوش مصنوعی در Wasm
• 28. شبیه‌سازی و تست عملکرد مدل‌ها پیش از استقرار نهایی
• 29. مقایسه کارایی اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در Wasm و کانتینرهای استاندارد
• 30. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. استفاده از ابزارهای بومی کوبرنتیز برای مدیریت ریزسرویس‌های هوش مصنوعی
• 32. راهکارهای افزایش سرعت پاسخ‌دهی (Latency) در سرویس‌های ابری
• 33. پیکربندی شبکه در کوبرنتیز برای ارتباطات امن بین‌سرویسی
• 34. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 35. تجزیه و تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی منابع در محیط‌های عملیاتی
• 36. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در ریزسرویس‌های هوش مصنوعی
• 37. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در WebAssembly
• 38. ارائه مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS)
• 39. پشتیبانی از استانداردهای نوین در اجرای کدهای سمت سرور