دوره معماری نرم‌افزار: Designing and building AI application on cloud provider همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Designing and building AI application on cloud provider

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 2. نقش معمار نرم‌افزار در سازمان
• 3. محرک‌های معماری: الزامات عملکردی و غیرعملکردی
• 4. ویژگی‌های کیفی نرم‌افزار (کارایی، مقیاس‌پذیری، امنیت، نگهداری‌پذیری)
• 5. مقدمه‌ای بر الگوهای معماری (Architectural Patterns)
• 6. سبک‌های معماری (Monolithic, Microservices, Event-Driven, Serverless)
• 7. اصول طراحی نرم‌افزار (SOLID, DRY, KISS)
• 8. مستندسازی معماری (ADR, UML Diagrams)
• 9. مدیریت ذینفعان و ارتباطات در معماری
• 10. تحلیل و ارزیابی تصمیمات و مبادلات معماری (Trade-off Analysis)
• 11. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 12. انواع مدل‌های یادگیری ماشین (نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی)
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 14. چرخه حیات توسعه مدل‌های AI/ML (ML Life Cycle)
• 15. چالش‌های خاص معماری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 16. معماری داده‌محور برای کاربردهای AI
• 17. معماری مدل‌محور برای کاربردهای AI
• 18. طراحی سیستم‌های AI برای پردازش بلادرنگ در مقابل دسته‌ای
• 19. معماری Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
• 20. طراحی برای مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌های AI
• 21. طراحی برای پایداری و تحمل خطا در سیستم‌های AI
• 22. ملاحظات امنیتی در معماری سیستم‌های AI (حریم خصوصی داده، امنیت مدل)
• 23. معماری برای قابلیت توضیح‌پذیری (XAI) در AI
• 24. مدیریت سوگیری و انصاف در سیستم‌های AI
• 25. انتخاب پشته فناوری (Tech Stack) مناسب برای کاربردهای AI
• 26. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و مدل‌های سرویس (IaaS, PaaS, SaaS)
• 27. مدل‌های استقرار ابری (عمومی، خصوصی، ترکیبی)
• 28. خدمات اصلی ابری (Compute, Storage, Networking, AI/ML Services)
• 29. گزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌های AI در ابر (Object Storage, Data Lakes)
• 30. گزینه‌های پردازش در ابر برای بارهای کاری AI (VMs, Containers, Serverless)
• 31. مبانی شبکه در ابر (VPC, Subnets, Load Balancers)
• 32. امنیت ابری برای سیستم‌های AI (IAM, Network Security Groups)
• 33. Infrastructure as Code (IaC) و اتوماسیون زیرساخت
• 34. بهینه‌سازی هزینه در محیط ابری برای AI
• 35. انتخاب پلتفرم ابری مناسب (AWS, Azure, GCP) برای AI
• 36. معماری خطوط لوله (Pipelines) داده در ابر برای AI
• 37. سرویس‌های جمع‌آوری داده در ابر (Kafka, Kinesis, Pub/Sub)
• 38. پردازش داده‌های بزرگ در ابر (Spark, Flink, Managed Data Services)
• 39. طراحی Data Lake و Data Warehouse در ابر برای AI
• 40. معماری Feature Store در بستر ابری
• 41. مقدمه‌ای بر MLOps و اصول آن
• 42. مدیریت نسخه‌سازی مدل‌ها و ردیابی آزمایش‌ها (MLflow, SageMaker Experiments)
• 43. استقرار مدل‌های AI در ابر (Real-time APIs, Batch Inference Endpoints)
• 44. استراتژی‌های استقرار مدل (Canary, Blue/Green, A/B Testing)
• 45. نظارت و پایش مدل‌های AI پس از استقرار (Data Drift, Concept Drift, Model Health)
• 46. CI/CD برای مدل‌های AI (Model CI/CD Pipelines)
• 47. اتوماسیون چرخه حیات ML (ML Workflow Orchestration)
• 48. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش و استنتاج مدل‌ها در ابر
• 49. معماری برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ابر
• 50. معماری برای یادگیری فدرال (Federated Learning) در ابر
• 51. معماری میکروسرویس برای کاربردهای AI
• 52. معماری Serverless برای کاربردهای AI
• 53. معماری رویداد-محور (Event-Driven) برای سیستم‌های AI
• 54. معماری Streaming برای پردازش بلادرنگ AI
• 55. معماری Data Mesh و Data Fabric برای AI در مقیاس بزرگ
• 56. معماری ترکیبی (Hybrid Cloud) برای AI
• 57. معماری چند ابری (Multi-Cloud) برای AI
• 58. معماری Edge AI (استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های لبه‌ای)
• 59. ملاحظات معماری برای Transfer Learning
• 60. معماری برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 61. پایگاه‌های داده وکتوری (Vector Databases) و Embeddings
• 62. معماری Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 63. طراحی سیستم‌های AI تعاملی و گفتگومحور
• 64. ملاحظات معماری برای Large Language Models (LLMs)
• 65. بهینه‌سازی معماری برای هزینه و عملکرد LLMs
• 66. معماری AI برای بینایی ماشین (Computer Vision)
• 67. معماری AI برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 68. معماری سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 69. معماری سیستم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 70. معماری AI برای تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 71. معماری برای رباتیک و اتوماسیون هوشمند
• 72. معماری برای AI در حوزه سلامت و پزشکی
• 73. معماری برای AI در حوزه مالی و بانکی
• 74. معماری برای AI در حوزه انرژی و محیط زیست
• 75. معماری برای AI در تولید و صنعت ۴.۰
• 76. حاکمیت داده (Data Governance) برای سیستم‌های AI
• 77. انطباق و مقررات (Compliance) در کاربردهای AI (GDPR, HIPAA, AI Act)
• 78. امنیت پیشرفته در معماری AI (Threat Modeling, Attack Vectors)
• 79. ملاحظات قابلیت مشاهده (Observability) در سیستم‌های AI
• 80. مدیریت دسترسی و هویت (IAM) در معماری ابری AI
• 81. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery) برای AI
• 82. مدیریت چرخه حیات داده‌ها (Data Lifecycle Management) در ابر
• 83. ممیزی و بازرسی امنیتی مدل‌های AI
• 84. اخلاق AI و طراحی مسئولانه (Responsible AI Design)
• 85. بهینه‌سازی منابع محاسباتی GPU و AI Accelerators
• 86. معماری برای هوش مصنوعی سبز (Green AI)
• 87. معماری برای یادگیری فعال (Active Learning)
• 88. معماری برای هوش مصنوعی ترکیبی (Hybrid AI)
• 89. استفاده از بلاکچین در معماری AI
• 90. ملاحظات معماری برای Quantum Computing و AI
• 91. Case Study 1: معماری یک سیستم توصیه‌گر مقیاس‌پذیر در ابر
• 92. Case Study 2: معماری یک سیستم تشخیص تقلب بلادرنگ
• 93. Case Study 3: معماری پلتفرم LLM در یک شرکت بزرگ
• 94. Case Study 4: معماری یک سیستم بینایی ماشین برای صنعت
• 95. روندهای آینده در معماری هوش مصنوعی
• 96. جمع‌بندی دوره و مسیر پیش روی معماران AI
• 97. **امنیت در معماری هوش مصنوعی ابری: تهدیدات، آسیب‌پذیری‌ها و راهکارهای مقابله**
• 98. **DevOps و MLOps در معماری هوش مصنوعی ابری: اتوماسیون، Continuous Integration و Delivery**
• 99. **معماری داده برای هوش مصنوعی ابری: مدیریت، پردازش و تحلیل داده‌های کلان**
• 100. **هزینه‌یابی و بهینه‌سازی منابع در معماری هوش مصنوعی ابری**