اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از MLflow، PyTorch و TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از MLflow، PyTorch و TensorFlow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 2. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی
• 3. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای PyTorch و TensorFlow
• 5. مدیریت نسخه‌های کد و داده با Git و DVC
• 6. مبانی کار با MLflow Tracking برای ثبت آزمایش‌ها
• 7. ساختاردهی به پروژه‌های یادگیری عمیق با استاندارد MLOps
• 8. ثبت پارامترها و معیارهای ارزیابی در MLflow
• 9. تجسم و مقایسه عملکرد مدل‌ها در داشبورد MLflow
• 10. مدیریت مصنوعات مدل و ذخیره‌سازی فایل‌های وزنی
• 11. کار با MLflow Projects برای تکرارپذیری آزمایش‌ها
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق ساده در PyTorch
• 13. یکپارچه‌سازی MLflow با PyTorch برای مدیریت آموزش
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه عصبی در TensorFlow
• 15. اتصال MLflow به TensorFlow برای ردیابی فرآیند آموزش
• 16. مدیریت مدل‌های چندگانه و انتخاب بهترین نسخه
• 17. استفاده از MLflow Model Registry برای مدیریت نسخه‌ها
• 18. تعریف چرخه حیات مدل از توسعه تا استقرار
• 19. آماده‌سازی مدل برای سرویس‌دهی (Model Serving)
• 20. ایجاد API برای استنتاج مدل با استفاده از Flask و FastAPI
• 21. کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با Docker
• 22. استقرار مدل‌های PyTorch در محیط‌های عملیاتی
• 23. استقرار مدل‌های TensorFlow در محیط‌های عملیاتی
• 24. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 25. تشخیص افت دقت مدل (Model Drift) در داده‌های واقعی
• 26. پیاده‌سازی خط لوله CI/CD برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 27. خودکارسازی تست‌های واحد برای کدها و مدل‌ها
• 28. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در زمان استنتاج مدل
• 30. استفاده از MLflow برای مدیریت مدل‌های توزیع‌شده
• 31. امنیت در خط لوله عملیات یادگیری ماشین
• 32. رعایت استانداردهای محافظت از داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی خودکار فرآیندهای آموزش و ارزیابی
• 34. به‌کارگیری تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار سریع
• 35. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط تولید (Rolling Updates)
• 36. مدیریت خطاهای سیستم در زمان استنتاج
• 37. بررسی مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری عمیق
• 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی سلامت مدل
• 39. ایجاد گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل در طول زمان
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل MLOps