اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای MLflow و Hugging Face

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای MLflow و Hugging Face

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم عملیات یادگیری ماشین در چرخه حیات مدل
• 2. معماری و اجزای سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس تولید
• 3. نقش ابزارهای مدیریت چرخه حیات در توسعه هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. آشنایی با اکوسیستم Hugging Face و کتابخانه‌های مرتبط
• 6. مدیریت مخازن مدل و داده‌ها با استفاده از Hugging Face Hub
• 7. مفاهیم پایه در ردیابی آزمایش‌ها با MLflow
• 8. ثبت و پیکربندی پارامترها و معیارهای ارزیابی در MLflow
• 9. کار با MLflow Tracking برای ثبت تاریخچه آموزش مدل
• 10. سازماندهی پروژه‌های یادگیری ماشین با ساختار استاندارد MLflow
• 11. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده با MLflow Models
• 12. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در Hugging Face
• 13. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از ابزارهای Hugging Face
• 14. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی مدل‌ها در MLflow Model Registry
• 15. کار با خطوط لوله داده در فرآیند آموزش مدل
• 16. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای استاندارد
• 17. مستندسازی مدل‌ها برای استفاده در محیط‌های عملیاتی
• 18. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 19. پایش عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی با ابزارهای مانیتورینگ
• 20. تشخیص افت کیفیت مدل و مدیریت بازآموزی خودکار
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع برای مدل‌های هوش مصنوعی در سرور
• 22. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
• 23. مدیریت محیط‌های اجرایی با داکر در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 24. یکپارچه‌سازی Hugging Face با ابزارهای مدیریت چرخه حیات
• 25. خودکارسازی فرآیند آموزش و ارزیابی با MLflow Pipelines
• 26. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. مدیریت نسخه‌های داده و تأثیر آن بر پایداری مدل
• 28. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در سیستم‌های عملیاتی
• 29. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. آشنایی با اصول مقیاس‌پذیری در سرویس‌دهی مدل‌ها
• 31. مدیریت دسترسی و سطوح دسترسی در پروژه‌های تیمی هوش مصنوعی
• 32. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 33. پیاده‌سازی چرخه‌های CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. بهینه‌سازی مدل برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 35. استفاده از MLflow برای مدیریت متادیتای مدل‌های پیچیده
• 36. تجربه کاربری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از ابزارهای ارزیابی
• 38. به‌کارگیری تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای محیط‌های محدود
• 39. مدیریت خطاهای داده‌های ورودی در زمان اجرای مدل
• 40. طراحی داشبورد پایش برای نظارت بر سلامت مدل‌های هوش مصنوعی