دوره مهندسی AI DevOps با پروژه‌های عملی در AWS، Azure، GCP و Kubernetes همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی AI DevOps با پروژه‌های عملی در AWS، Azure، GCP و Kubernetes

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت ابری

موضوع میانی: توسعه و استقرار نرم‌افزار در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار
• 2. مبانی توسعه نرم‌افزار جامع
• 3. اصول مهندسی DevOps
• 4. معرفی زیرساخت ابری
• 5. مفاهیم کلیدی AWS
• 6. خدمات اصلی AWS برای توسعه
• 7. مبانی Azure برای توسعه‌دهندگان
• 8. خدمات کلیدی Azure
• 9. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 10. خدمات GCP برای توسعه
• 11. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 12. معماری و اجزای Kubernetes
• 13. استقرار برنامه‌ها در Kubernetes
• 14. مدیریت و مانیتورینگ در Kubernetes
• 15. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 16. اتوماسیون در DevOps
• 17. ابزارهای CI/CD
• 18. پیاده‌سازی Continuous Integration
• 19. استقرار Continuous Delivery
• 20. مدیریت پیکربندی
• 21. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 22. ابزارهای IaC (مانند Terraform)
• 23. مدیریت مخازن کد (Git)
• 24. استراتژی‌های Branching در Git
• 25. مرور کد و بازبینی
• 26. تست خودکار نرم‌افزار
• 27. انواع تست‌ها (واحد، یکپارچه‌سازی، پایانی)
• 28. تست عملکرد و بار
• 29. امنیت در چرخه توسعه (DevSecOps)
• 30. اصول DevSecOps
• 31. اسکن آسیب‌پذیری در کد
• 32. مدیریت اسرار (Secrets Management)
• 33. مانیتورینگ و لاگینگ در محیط ابری
• 34. ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
• 35. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها (ELK Stack)
• 36. پایش سلامت برنامه‌ها
• 37. معرفی هوش مصنوعی (AI)
• 38. مبانی یادگیری ماشین (ML)
• 39. انواع الگوریتم‌های ML
• 40. پیش‌پردازش داده‌ها برای ML
• 41. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 42. ارزیابی مدل‌های ML
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (DL)
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 47. کاربرد NLP در مهندسی نرم‌افزار
• 48. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 49. استقرار مدل‌های AI در ابر
• 50. پایپ‌لاین‌های MLOps
• 51. مدیریت چرخه عمر مدل‌های AI
• 52. اتوماسیون استقرار مدل‌های AI
• 53. خدمات AI مدیریت شده در AWS
• 54. خدمات AI مدیریت شده در Azure
• 55. خدمات AI مدیریت شده در GCP
• 56. کانتینرسازی برنامه‌ها (Docker)
• 57. ساخت ایمیج‌های Docker
• 58. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 59. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 60. طراحی و توسعه میکروسرویس‌ها
• 61. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 62. مدیریت API Gateway
• 63. امنیت در میکروسرویس‌ها
• 64. پایداری و تاب‌آوری سیستم‌ها
• 65. الگوهای طراحی مقاوم در برابر خطا
• 66. مدیریت خطا و بازیابی
• 67. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 68. مدیریت حافظه و پردازنده
• 69. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 70. شبکه‌بندی در محیط ابری
• 71. مفاهیم شبکه مجازی (VPC, VNet)
• 72. مدیریت ترافیک و Load Balancing
• 73. امنیت شبکه (Firewalls, Security Groups)
• 74. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 75. نقش‌ها و مجوزها در ابر
• 76. احراز هویت و مجوزدهی
• 77. مستندسازی فنی
• 78. اصول مستندسازی API
• 79. مستندسازی زیرساخت
• 80. برنامه‌ریزی و مدیریت پروژه DevOps
• 81. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 82. مدیریت ریسک در پروژه‌های ابری
• 83. ارتباطات و همکاری تیمی
• 84. اصول رهبری در تیم‌های DevOps
• 85. فرهنگ سازمانی DevOps
• 86. مقدمه‌ای بر ابزارهای DevOps پیشرفته
• 87. استفاده از Kubernetes برای AI/ML
• 88. اتوماسیون کامل چرخه AI/ML
• 89. بهینه‌سازی هزینه در محیط‌های ابری
• 90. مدیریت و مانیتورینگ هزینه
• 91. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 92. ملاحظات امنیتی در AI DevOps
• 93. حفاظت از داده‌های حساس
• 94. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی
• 95. آینده مهندسی AI DevOps
• 96. روندهای نوظهور در AI و DevOps
• 97. معرفی ابزارهای جدید
• 98. پروژه عملی ۱: استقرار برنامه وب با CI/CD
• 99. پروژه عملی ۲: ساخت و استقرار مدل ML در ابر
• 100. پروژه عملی ۳: راه‌اندازی میکروسرویس‌ها با Kubernetes