اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی و استقرار بهینه مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ONNX و Azure ML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار بهینه مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ONNX و Azure ML

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

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با نقش MLOps در عملیاتی‌سازی مدل‌ها
• 3. معماری استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• 4. استانداردهای تبادل مدل با استفاده از فرمت ONNX
• 5. مزایای استفاده از ONNX در افزایش کارایی استنتاج
• 6. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای تبدیل به فرمت ONNX
• 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها جهت کاهش حجم و افزایش سرعت
• 8. بررسی ساختار Azure Machine Learning برای مدیریت چرخه حیات
• 9. پیکربندی محیط کار و دسترسی‌های لازم در Azure
• 10. روش‌های ثبت و مدیریت نسخه‌های مدل در Model Registry
• 11. ایجاد محیط‌های اجرایی سفارشی برای استقرار مدل‌ها
• 12. مفاهیم Endpoint و Deployment در اکوسیستم Azure
• 13. استقرار مدل‌های ONNX بر روی Managed Online Endpoints
• 14. مدیریت زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از سرویس AKS
• 15. اتصال مدل‌های ONNX به سرویس‌های Azure Kubernetes
• 16. تنظیمات شبکه و امنیت در استقرار مدل‌ها مطابق با استانداردهای داخلی
• 17. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 18. مدیریت مصرف منابع و بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی
• 19. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 20. طراحی خط لوله استقرار خودکار با استفاده از Azure DevOps
• 21. تست‌های پذیرش و ارزیابی کیفیت مدل قبل از استقرار نهایی
• 22. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 23. تکنیک‌های پیشرفته مانیتورینگ برای تشخیص افت دقت مدل
• 24. امن‌سازی نقاط پایانی و کنترل دسترسی بر اساس نقش
• 25. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در سرویس‌های ابری
• 26. تحلیل کارایی استنتاج مدل‌های ONNX در محیط‌های توزیع‌شده
• 27. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و پایداری سرویس
• 28. مستندسازی فنی پروژه‌های استقرار مدل
• 29. بررسی موردی: استقرار یک مدل پردازش تصویر با فرمت ONNX
• 30. بهینه‌سازی نهایی برای محیط‌های تولیدی با حجم ترافیک بالا