دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Flask و Docker در بسترهای ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Flask و Docker در بسترهای ابری

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و چرخه حیات مدل
• 2. مبانی پایتون برای توسعه وب و یادگیری ماشین
• 3. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر وب
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد
• 5. مبانی فریم‌ورک Flask برای ساخت سرویس‌های تحت وب
• 6. طراحی و پیاده‌سازی API برای ارتباط با مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در Flask
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در خط لوله مدل
• 9. بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با کتابخانه‌های Scikit-Learn و Joblib
• 10. مدیریت خطاها و استثنائات در سرویس‌های وب
• 11. اصول طراحی رابط کاربری ساده برای تعامل با مدل
• 12. کار با قالب‌های HTML و Jinja2 در Flask
• 13. اعتبارسنجی داده‌های ورودی کاربر
• 14. مبانی کانتینرسازی با داکر
• 15. نوشتن Dockerfile بهینه برای برنامه‌های پایتونی
• 16. مدیریت وابستگی‌ها با فایل requirements.txt
• 17. ساخت و اجرای ایمیج‌های داکر
• 18. کار با داکر کامپوز برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
• 19. مفاهیم پایه رایانش ابری و مزایای آن
• 20. آشنایی با زیرساخت‌های ابری داخلی و بین‌المللی
• 21. مبانی استقرار برنامه‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 22. پیکربندی متغیرهای محیطی برای امنیت در استقرار
• 23. کار با سرویس‌های ابری برای میزبانی اپلیکیشن‌های وب
• 24. مدیریت پورت‌ها و شبکه در محیط‌های کانتینری
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های مستقر شده
• 26. مبانی مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های ابری
• 27. امن‌سازی APIها با استفاده از توکن‌ها و سطوح دسترسی
• 28. تست واحد و تست یکپارچگی برای سرویس‌های یادگیری ماشین
• 29. اصول استقرار مستمر (CI/CD) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. استفاده از گیت‌هاب اکشنز برای اتوماسیون استقرار
• 31. مبانی مقیاس‌پذیری در سرویس‌های ابری
• 32. مدیریت نسخه‌های مدل در محیط عملیاتی
• 33. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به نسخه قبلی
• 34. بررسی عملکرد مدل در محیط واقعی و تحلیل خطا
• 35. اصول نگهداری و بروزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 36. آشنایی با مفاهیم دیتابیس برای ذخیره‌سازی نتایج پیش‌بینی
• 37. ارتباط بین مدل و پایگاه داده در Flask
• 38. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی (Latency) در سرویس‌های وب
• 39. مدیریت حافظه در مدل‌های سنگین یادگیری ماشین
• 40. آشنایی با سرورهای تولیدی مانند Gunicorn و Nginx
• 41. پیکربندی Nginx به عنوان پروکسی معکوس
• 42. تأمین امنیت ارتباطات با پروتکل HTTPS
• 43. مبانی مستندسازی API با Swagger
• 44. ارائه پروژه نهایی و استقرار در محیط عملیاتی