اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری AWS

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری در آمازون وب‌سرویس
• 2. نقش و مسئولیت‌های مهندس یادگیری ماشین در چرخه‌ حیات مدل
• 3. آشنایی با سرویس‌های مدیریت‌شده یادگیری ماشین در AWS
• 4. انتخاب زیرساخت مناسب برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. بررسی تفاوت‌های پردازش در لحظه و پردازش دسته‌ای در فضای ابری
• 6. مدیریت منابع محاسباتی با استفاده از سرویس‌های EC2 و SageMaker
• 7. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری S3 برای داده‌های حجیم
• 9. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری با استفاده از IAM
• 10. آماده‌سازی داده‌ها و خط‌لوله‌های پردازشی در مقیاس ابری
• 11. انتخاب نوع بهینه نمونه‌های محاسباتی برای آموزش مدل
• 12. استفاده از کانتینرها در یادگیری ماشین با سرویس ECR و ECS
• 13. معماری استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 14. انتخاب میان سرویس‌های سرورلس و کانتینری برای استنتاج مدل
• 15. پیاده‌سازی نقاط پایانی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. مدیریت مقیاس‌پذیری خودکار در سیستم‌های استنتاج مدل
• 17. نظارت بر عملکرد مدل و زیرساخت در محیط عملیاتی
• 18. استفاده از سرویس‌های مانیتورینگ برای تشخیص انحراف داده
• 19. خودکارسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با CI/CD
• 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه شبکه و اینترنت اشیا
• 21. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 22. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در فضای ابری
• 24. بررسی چالش‌های انطباق و امنیت داده‌های حساس در ابر
• 25. مستندسازی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 26. ارزیابی و تست استقرار مدل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 27. راهکارهای عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده ابری
• 28. استفاده از ابزارهای تحلیل هزینه برای مدیریت پروژه‌ها
• 29. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی