دوره پیاده‌سازی و ارزیابی عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم Vertex AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و ارزیابی عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. معماری و اجزای پلتفرم ابری Vertex AI
• 3. تنظیم محیط توسعه و دسترسی‌های امنیتی در بستر ابری
• 4. آماده‌سازی و مدیریت مجموعه‌داده‌ها برای آموزش مدل
• 5. مهندسی ویژگی‌ها و خط‌لوله‌های پردازش داده در Vertex AI
• 6. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 7. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و ردیابی آزمایش‌ها
• 8. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی و معیارهای دقت در محیط عملیاتی
• 9. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف در داده‌های واقعی
• 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 11. استقرار مدل‌ها در سرویس‌های برخط با استفاده از Vertex AI
• 12. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در استقرار مدل
• 13. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف داده‌ها
• 14. استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس داده‌های جدید
• 15. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های آموزشی و استقرار مدل
• 16. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع محاسباتی
• 18. استفاده از قابلیت‌های Explainable AI برای تفسیرپذیری مدل
• 19. بررسی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی در محیط عملیاتی
• 20. ارزیابی پایداری مدل در مواجهه با تغییرات داده‌های ورودی
• 21. استفاده از Vertex AI Pipelines برای خودکارسازی گردش کار
• 22. مدیریت مخازن مدل و استقرار نسخه‌های مختلف
• 23. تست‌های استرس و اعتبارسنجی مدل پیش از انتشار
• 24. مانیتورینگ زمان تأخیر و نرخ خطا در سرویس‌های هوشمند
• 25. حسابرسی و ثبت وقایع برای انطباق با استانداردهای داخلی
• 26. بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
• 27. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و بازگشت به نسخه قبلی
• 28. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و تنظیم دقیق آن‌ها
• 29. مدیریت چرخه عمر مدل از توسعه تا بهره‌برداری کامل
• 30. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 31. ارائه گزارش‌های عملکردی و داشبوردهای مدیریتی در Vertex AI
• 32. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هوشمند
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با زیرساخت‌های نرم‌افزاری سازمانی
• 34. مدیریت داده‌های حجیم و انبارش ابری در فرآیند MLOps
• 35. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 36. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی در توسعه خط‌لوله‌های هوشمند
• 37. مستندسازی فنی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 38. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در پردازش‌های سنگین
• 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای محیط‌های با محدودیت منابع
• 40. پایش مستمر سلامت مدل و نگهداری پیش‌دستانه