دوره پیاده‌سازی زیرساخت خودکار با هوش مصنوعی (AI-Driven IaC) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی زیرساخت خودکار با هوش مصنوعی (AI-Driven IaC)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و اتوماسیون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 2. اصول کلیدی IaC
• 3. مزایای IaC
• 4. انواع ابزارهای IaC
• 5. معماری IaC
• 6. مقدمه ای بر اتوماسیون ابری
• 7. اجزای اتوماسیون ابری
• 8. مزایای اتوماسیون ابری
• 9. چالش های اتوماسیون ابری
• 10. مقدمه ای بر هوش مصنوعی (AI)
• 11. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 12. یادگیری ماشین (ML)
• 13. شبکه های عصبی
• 14. یادگیری عمیق (DL)
• 15. کاربردهای هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات
• 16. مقدمه ای بر هوش مصنوعی در IaC
• 17. چگونه هوش مصنوعی IaC را بهبود می بخشد؟
• 18. شناسایی الگوها در پیکربندی ها
• 19. پیش بینی خطاها و مشکلات
• 20. بهینه سازی منابع با هوش مصنوعی
• 21. خودکارسازی تصمیم گیری ها
• 22. ابزارهای IaC مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. معرفی Terraform
• 24. پیکربندی Terraform
• 25. مدیریت وضعیت در Terraform
• 26. ماژول ها در Terraform
• 27. Terraform Cloud و Enterprise
• 28. معرفی Ansible
• 29. ماژول های Ansible
• 30. نقش ها و بازی های Ansible
• 31. Ansible Vault
• 32. Ansible Tower
• 33. معرفی CloudFormation
• 34. قالب های CloudFormation
• 35. منابع و دارایی ها در CloudFormation
• 36. StackSets در CloudFormation
• 37. CloudFormation Designer
• 38. معرفی Kubernetes
• 39. مفاهیم پایه Kubernetes
• 40. Pods، Deployments و Services
• 41. StatefulSets و DaemonSets
• 42. Ingress و Networking
• 43. مقدمه ای بر اتوماسیون شبکه
• 44. خودکارسازی وظایف شبکه
• 45. استفاده از IaC برای شبکه
• 46. Ansible برای اتوماسیون شبکه
• 47. Terraform برای اتوماسیون شبکه
• 48. مقدمه ای بر امنیت در IaC
• 49. اصول امنیت در IaC
• 50. مدیریت رازها در IaC
• 51. اسکن امنیتی پیکربندی ها
• 52. هوش مصنوعی برای امنیت IaC
• 53. مقدمه ای بر نظارت و ثبت وقایع
• 54. ابزارهای نظارت
• 55. ثبت وقایع (Logging)
• 56. تحلیل داده های نظارتی
• 57. هوش مصنوعی در نظارت و ثبت وقایع
• 58. مقدمه ای بر DevOps و CI/CD
• 59. فرهنگ DevOps
• 60. خطوط لوله CI/CD
• 61. خودکارسازی تست در CI/CD
• 62. خودکارسازی استقرار (Deployment)
• 63. هوش مصنوعی در CI/CD
• 64. مدیریت هزینه در ابر
• 65. بهینه سازی هزینه با IaC
• 66. هوش مصنوعی برای کاهش هزینه
• 67. گزارش دهی هزینه
• 68. استراتژی های مدیریت هزینه
• 69. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس
• 70. مزایای میکروسرویس ها
• 71. چالش های میکروسرویس ها
• 72. IaC برای میکروسرویس ها
• 73. اتوماسیون استقرار میکروسرویس ها
• 74. هوش مصنوعی در مدیریت میکروسرویس ها
• 75. مقدمه ای بر داده های بزرگ (Big Data)
• 76. کاربرد داده های بزرگ در فناوری اطلاعات
• 77. تحلیل داده های بزرگ
• 78. هوش مصنوعی و داده های بزرگ
• 79. IaC و مدیریت زیرساخت داده های بزرگ
• 80. مقدمه ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 81. امنیت در IoT
• 82. IaC برای زیرساخت IoT
• 83. اتوماسیون در IoT
• 84. هوش مصنوعی در IoT
• 85. مقدمه ای بر رایانش بدون سرور (Serverless)
• 86. مزایای رایانش بدون سرور
• 87. IaC برای رایانش بدون سرور
• 88. اتوماسیون توابع بدون سرور
• 89. هوش مصنوعی در رایانش بدون سرور
• 90. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 91. کاربرد یادگیری تقویتی در اتوماسیون
• 92. IaC مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 93. بهینه سازی پویا با یادگیری تقویتی
• 94. چالش های یادگیری تقویتی در IaC
• 95. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 96. کاربرد LLMs در تولید کد
• 97. LLMs برای مستندسازی IaC
• 98. LLMs برای عیب یابی IaC
• 99. اخلاقیات در استفاده از LLMs
• 100. مقدمه ای بر آینده IaC و اتوماسیون