اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی چرخه‌ حیات یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با استفاده از Kubeflow و Spinnaker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی چرخه‌ حیات یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با استفاده از Kubeflow و Spinnaker

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار خودکار مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات یادگیری ماشین در سازمان‌های بزرگ
• 2. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس عملیاتی
• 3. آشنایی با چالش‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نقش MLOps در افزایش بهره‌وری تیم‌های مهندسی داده
• 5. نصب و راه‌اندازی زیرساخت Kubeflow در محیط‌های ابری
• 6. مدیریت منابع محاسباتی با استفاده از کوبرنتیز
• 7. طراحی و تعریف خط لوله‌های یادگیری ماشین با Kubeflow Pipelines
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 9. مدیریت نسخه داده‌ها و ویژگی‌ها در چرخه‌ حیات مدل
• 10. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. پیکربندی محیط‌های آزمایشگاهی برای دانشمندان داده
• 12. استفاده از Katib برای بهینه‌سازی فراپارامترهای مدل
• 13. نظارت بر کیفیت داده‌ها در خط لوله‌های تولید
• 14. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده
• 15. امنیت و کنترل دسترسی در خوشه‌های Kubeflow
• 16. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار
• 17. استراتژی‌های استقرار خودکار مدل با استفاده از Spinnaker
• 18. مدیریت انتشار مدل‌ها با رویکردهای Canary و Blue-Green
• 19. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 20. تشخیص انحراف داده‌ها و مدل در سیستم‌های در حال اجرا
• 21. بازآموزی خودکار مدل‌ها بر اساس بازخورد عملیاتی
• 22. مدیریت پیکربندی و محیط‌های اجرایی با GitOps
• 23. مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج مدل
• 24. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های مستقر شده
• 25. ثبت و گزارش‌گیری از لاگ‌های سیستم‌های یادگیری ماشین
• 26. مدیریت خطا و بازیابی در خط لوله‌های خودکار
• 27. مستندسازی خودکار فرآیندهای استقرار
• 28. تأمین امنیت داده‌های حساس در فرآیندهای آموزشی
• 29. رعایت استانداردهای اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 30. حسابرسی و کنترل تغییرات در مدل‌های تولیدی
• 31. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی
• 32. به‌کارگیری بهترین تجربیات در توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 33. ارزیابی نهایی و بهبود مستمر زیرساخت‌های MLOps