دوره Serverless Machine Learning: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون سرور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Serverless Machine Learning: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون سرور

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Serverless Architecture

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون سرور
• 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 6. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر معماری بدون سرور
• 9. مزایای محاسبات بدون سرور
• 10. معایب محاسبات بدون سرور
• 11. معماری توابع بدون سرور (Serverless Functions)
• 12. سرویس‌های ابری رایج برای بدون سرور
• 13. انتخاب پلتفرم بدون سرور مناسب
• 14. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی
• 16. مراحل کلی پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین بدون سرور
• 17. ذخیره‌سازی داده‌ها در محیط بدون سرور
• 18. انتقال داده‌ها به محیط بدون سرور
• 19. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش در محیط بدون سرور
• 20. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب
• 21. چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با محیط بدون سرور
• 22. آموزش مدل در محیط بدون سرور
• 23. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 24. مدیریت وابستگی‌ها در محیط بدون سرور
• 25. استقرار مدل یادگیری ماشین
• 26. ایجاد API برای مدل مستقر شده
• 27. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 28. مقیاس‌پذیری خودکار در محیط بدون سرور
• 29. نظارت و پایش عملکرد مدل
• 30. جمع‌آوری لاگ‌ها و خطاها
• 31. تنظیم مجدد مدل بر اساس داده‌های جدید
• 32. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی بدون سرور
• 33. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 34. رمزنگاری داده‌ها
• 35. انطباق با مقررات امنیتی و حریم خصوصی
• 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time ML)
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در زمان واقعی
• 38. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
• 39. استفاده از سرویس‌های صف پیام
• 40. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های زمان واقعی
• 41. بهینه‌سازی تاخیر در پیش‌بینی‌ها
• 42. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون سرور
• 43. کاربرد یادگیری تقویتی در محیط بدون سرور
• 44. بهینه‌سازی منابع در یادگیری تقویتی
• 45. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) بدون سرور
• 46. پیاده‌سازی مدل‌های NLP در محیط بدون سرور
• 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 48. تنظیم دقیق مدل‌های NLP
• 49. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision) بدون سرور
• 50. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
• 51. استفاده از سرویس‌های پردازش تصویر
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 53. کاربرد یادگیری انتقالی در محیط بدون سرور
• 54. بهینه‌سازی زمان و منابع با یادگیری انتقالی
• 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 56. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بدون سرور
• 57. تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی
• 58. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 60. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
• 61. تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
• 62. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
• 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 64. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing)
• 65. یادگیری ماشین در لبه
• 66. مزایای محاسبات لبه برای یادگیری ماشین
• 67. ملاحظات پیاده‌سازی یادگیری ماشین در لبه
• 68. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
• 69. اصول MLOps برای محیط بدون سرور
• 70. اتوماسیون چرخه عمر مدل
• 71. مدیریت نسخه مدل
• 72. تست و اعتبارسنجی مداوم
• 73. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 74. پیاده‌سازی یادگیری ماشین با معماری میکروسرویس
• 75. ارتباط بین سرویس‌ها
• 76. مدیریت وابستگی‌ها در معماری میکروسرویس
• 77. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
• 78. پردازش داده‌های حجیم در محیط بدون سرور
• 79. انتخاب ابزارهای مناسب برای داده‌های حجیم
• 80. ملاحظات هزینه در پیاده‌سازی بدون سرور
• 81. بهینه‌سازی هزینه با استفاده از منابع مناسب
• 82. مدیریت هزینه‌های غیرمنتظره
• 83. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 84. پیاده‌سازی اتوماسیون فرآیند هوشمند
• 85. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در اتوماسیون
• 86. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 87. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 88. مدیریت ارتباطات بین عامل‌ها
• 89. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 90. کاربرد گراف‌های دانش در یادگیری ماشین
• 91. پیاده‌سازی گراف‌های دانش در محیط بدون سرور
• 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی explainable (XAI)
• 93. پیاده‌سازی تکنیک‌های XAI
• 94. تفسیر نتایج مدل‌ها
• 95. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین
• 96. کاربرد احتمالی محاسبات کوانتومی
• 97. ملاحظات آینده‌نگر
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
• 99. پیاده‌سازی یادگیری ماشین فدرال
• 100. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال