دوره معماری نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Driven Architecture) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Driven Architecture)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. تلاقی معماری نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 4. نقش معمار نرم‌افزار در پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 5. چالش‌های کلیدی در معماری سیستم‌های هوشمند
• 6. کیفیت‌های معماری (Quality Attributes) در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 7. اصول معماری نرم‌افزار: SOLID
• 8. الگوهای طراحی (Design Patterns) بنیادی
• 9. معماری لایه‌ای (Layered Architecture)
• 10. معماری سرویس‌گرا (SOA)
• 11. معماری میکروسرویس (Microservices)
• 12. معماری رویدادمحور (Event-Driven Architecture)
• 13. الگوی CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 14. الگوی Event Sourcing
• 15. انتخاب پایگاه داده: SQL در مقابل NoSQL
• 16. استراتژی‌های Caching در معماری مدرن
• 17. مقدمه‌ای بر کانتینرها (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes)
• 18. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code - IaC)
• 19. مسیرهای تحویل پیوسته (CI/CD) برای معماران
• 20. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) برای معماران
• 21. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning) برای معماران
• 22. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای معماران
• 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 24. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم کلیدی برای معماری
• 25. بینایی کامپیوتر (Computer Vision): مفاهیم کلیدی برای معماری
• 26. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین (ML Model Lifecycle)
• 27. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در معماری سیستم
• 28. معیارهای ارزیابی مدل: آنچه یک معمار باید بداند
• 29. مشکلات رایج مدل‌ها: بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 30. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 31. معماری داده‌ها برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 32. خطوط لوله داده (Data Pipelines): جمع‌آوری و پردازش
• 33. دریاچه داده (Data Lake) در مقابل انبار داده (Data Warehouse)
• 34. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Apache Spark
• 35. پردازش جریانی (Stream Processing) با Apache Kafka و Flink
• 36. کیفیت و پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 37. نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning) و شجره‌نامه داده (Data Lineage)
• 38. حاکمیت داده (Data Governance) در پروژه‌های AI
• 39. معماری برای برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
• 40. حریم خصوصی داده‌ها و تکنیک‌های گمنام‌سازی (Anonymization)
• 41. الگوهای معماری برای استنتاج (Inference): آنلاین در مقابل آفلاین
• 42. الگوی معماری: سرویس پیش‌بینی مبتنی بر API
• 43. الگوی معماری: خط لوله پردازش ناهمگام (Asynchronous)
• 44. الگوی معماری: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Engines)
• 45. الگوی معماری: چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 46. الگوی معماری: سیستم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 47. الگوی معماری: جستجوی هوشمند و معنایی (Semantic Search)
• 48. الگوی معماری: سیستم‌های پردازش اسناد هوشمند
• 49. الگوی معماری: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در مقیاس
• 50. الگوی معماری: سیستم‌های شخصی‌سازی (Personalization)
• 51. معماری برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 52. الگوی RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 53. معماری میکروسرویس برای استقرار مدل‌های AI
• 54. نقش API Gateway در معماری AI
• 55. انباره ویژگی (Feature Store): چیستی و چرایی
• 56. پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و کاربرد آنها
• 57. استراتژی‌های ارائه مدل (Model Serving): آنلاین، دسته‌ای و جریانی
• 58. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج با تاخیر کم (Low-Latency Inference)
• 59. معماری برای آزمون A/B مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. الگوی معماری انسان در حلقه (Human-in-the-Loop)
• 61. معماری برای مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling) سرویس‌های AI
• 62. معماری سیستم‌های چندوجهی (Multi-modal AI)
• 63. مقدمه‌ای بر MLOps: اصول و اهداف
• 64. CI/CT/CD: تحویل پیوسته برای یادگیری ماشین
• 65. خطوط لوله آموزش و بازآموزش خودکار مدل
• 66. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها با Model Registry
• 67. استراتژی‌های استقرار مدل: آبی-سبز (Blue-Green) و قناری (Canary)
• 68. پایش (Monitoring) مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 69. تشخیص رانش مدل (Model Drift) و رانش داده (Data Drift)
• 70. لاگ‌برداری، ردیابی و حسابرسی (Auditing) در سیستم‌های AI
• 71. مدیریت چرخه حیات زیرساخت ML
• 72. پلتفرم‌های MLOps: Kubeflow, MLflow, و SageMaker
• 73. معماری مبتنی بر ابر برای سیستم‌های AI
• 74. انتخاب سرویس‌های ابری مناسب (AWS, Azure, GCP)
• 75. معماری بدون سرور (Serverless) برای کاربردهای AI
• 76. مدیریت هزینه در زیرساخت‌های ابری AI/ML
• 77. امنیت در معماری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. حملات متخاصم (Adversarial Attacks) و دفاع در برابر آنها
• 79. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 80. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
• 81. معماری برای هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 82. الگوهای معماری برای تفسیرپذیری مدل‌ها (LIME, SHAP)
• 83. یادگیری فدرال (Federated Learning) و معماری آن
• 84. هوش مصنوعی در لبه (Edge AI): معماری و چالش‌ها
• 85. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های لبه
• 86. معماری اینترنت اشیاء هوشمند (AIoT)
• 87. استفاده از AI برای بهینه‌سازی خود معماری نرم‌افزار
• 88. کدنویسی خودکار با کمک AI: تاثیر بر معماری
• 89. پایش خودکار سلامت سیستم با استفاده از AI
• 90. تخصیص منابع پویا با کمک AI
• 91. طراحی آزمون‌های خودکار هوشمند
• 92. مورد کاوی: معماری سیستم توصیه‌گر نتفلیکس
• 93. مورد کاوی: معماری دستیار صوتی آمازون الکسا
• 94. مورد کاوی: معماری خودروهای خودران تسلا
• 95. آینده معماری نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی
• 96. نقش در حال تحول معمار: از طراح تا راهبر هوشمند
• 97. جمع‌بندی و نقشه راه برای تبدیل شدن به معمار AI-Driven
• 98. **امنیت در معماری نرم‌افزارهای هوشمند: تهدیدها، راهکارها و ملاحظات طراحی**
• 99. **معماری ریزسرویس‌ها (Microservices Architecture) برای سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر**
• 100. **ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در معماری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی**