اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای توسعه و مقیاس‌پذیری خط‌لوله‌های هوش مصنوعی با استفاده از Kubeflow و معماری بدون سرور (Serverless)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای توسعه و مقیاس‌پذیری خط‌لوله‌های هوش مصنوعی با استفاده از Kubeflow و معماری بدون سرور (Serverless)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: محاسبات ابری و زیرساخت‌های پردازش هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌گرا
• 2. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 3. معرفی پلتفرم کوب‌فلو Kubeflow و نقش آن در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 4. نصب و راه‌اندازی اولیه کوب‌فلو در محیط کلاستر کوبرنتیز
• 5. مدیریت منابع و پیکربندی گره‌های پردازشی در کوبرنتیز
• 6. آشنایی با معماری بدون سرور Serverless و مزایای آن در پردازش داده
• 7. پارادایم پردازش توزیع‌شده و مدیریت وظایف سنگین
• 8. مفهوم خط‌لوله‌های یادگیری ماشین Kubeflow Pipelines
• 9. طراحی و ساخت اولین خط‌لوله پردازش داده
• 10. مدیریت وضعیت و ذخیره‌سازی داده‌ها در خط‌لوله‌های ابری
• 11. استفاده از مؤلفه‌های آماده در Kubeflow برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با محیط‌های ابری
• 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
• 14. آشنایی با Knative و نقش آن در اجرای توابع بدون سرور
• 15. پیاده‌سازی معماری مبتنی بر رویداد Event-driven برای هوش مصنوعی
• 16. اتصال اجزای بدون سرور به خط‌لوله‌های Kubeflow
• 17. مدیریت چرخه‌های حیات مدل در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 18. روش‌های پایش و نظارت بر عملکرد خط‌لوله‌ها
• 19. تکنیک‌های عیب‌یابی و لاگ‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 20. مدیریت سطوح دسترسی و احراز هویت در کوب‌فلو
• 21. پیاده‌سازی راهکارهای ذخیره‌سازی ابری و مدیریت داده‌های حجیم
• 22. بهینه‌سازی زمان اجرای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 23. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی با استفاده از سرویس‌های بدون سرور
• 24. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی در پایش خط‌لوله‌ها
• 25. راهکارهای افزایش پایداری و تاب‌آوری در محاسبات ابری
• 26. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ترکیبی Hybrid Cloud
• 27. بررسی سناریوهای کاربردی در پردازش تصاویر و متن با ابزارهای ابری
• 28. ارتقای مقیاس‌پذیری با استفاده از معماری میکروسرویس
• 29. پیش‌بینی و مدیریت گلوگاه‌های پردازشی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 30. تکنیک‌های تست و ارزیابی مدل‌ها در خط‌لوله‌های خودکار
• 31. مستندسازی و نگهداری زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 32. نتیجه‌گیری و نقشه راه برای توسعه سیستم‌های هوشمند در ابعاد بزرگ