دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از Flask و Docker همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از Flask و Docker

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی و رابط‌های کاربری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری مدل‌های انتشار
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و ابزارهای مورد نیاز
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش تصویر و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 4. ساختار و مفاهیم پایه در فریم‌ورک Flask برای توسعه وب
• 5. طراحی رابط کاربری ساده با استفاده از HTML و CSS استاندارد
• 6. ارتباط بین بخش فرانت‌اند و بک‌اند در برنامه‌های کاربردی
• 7. مفاهیم پایه کانتینرسازی و کاربرد Docker در توسعه نرم‌افزار
• 8. نوشتن اولین Dockerfile برای محیط‌های پایتونی
• 9. مدیریت وابستگی‌ها و بهینه‌سازی حجم تصاویر داکر
• 10. کار با مدل‌های Stable Diffusion در پایتون
• 11. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای تولید تصویر در Flask
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای مدل‌های سنگین روی پردازنده
• 13. ایجاد فرم‌های تعاملی برای دریافت پارامترهای تولید تصویر
• 14. نمایش تصاویر تولید شده در رابط کاربری وب
• 15. پیاده‌سازی سیستم صف برای مدیریت درخواست‌های پردازشی
• 16. اصول امنیت در توسعه وب و جلوگیری از دسترسی‌های غیرمجاز
• 17. اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر در فرم‌های هوش مصنوعی
• 18. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
• 19. به‌کارگیری محیط‌های مجازی و مدیریت نسخه‌های کتابخانه‌ها
• 20. ذخیره‌سازی و مدیریت تصاویر تولید شده در سیستم فایل
• 21. طراحی سیستم لاگ‌گیری برای پایش عملکرد سرویس
• 22. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی رابط کاربری با تکنولوژی‌های آسنکرون
• 23. مفاهیم استقرار سرویس در سرورهای داخلی
• 24. تنظیمات شبکه و پورت‌ها در کانتینرهای داکر
• 25. آموزش کار با APIهای استاندارد برای ارتباط با مدل
• 26. بررسی خطاهای رایج در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. تست و عیب‌یابی سرویس‌های توسعه داده شده
• 28. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 29. مستندسازی پروژه و اصول نگهداری کد
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌ها در کانتینرها
• 31. پیاده‌سازی قابلیت دانلود و مدیریت خروجی‌ها
• 32. آشنایی با مفاهیم مقیاس‌پذیری در استقرار سرویس‌ها
• 33. بهبود تجربه کاربری در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. فشرده‌سازی مدل‌ها جهت افزایش سرعت اجرا
• 35. مدیریت منابع سخت‌افزاری در محیط‌های عملیاتی
• 36. راهکارهای پشتیبان‌گیری از تنظیمات و داده‌های سامانه
• 37. نکات اخلاقی و حقوقی در به‌کارگیری هوش مصنوعی مولد
• 38. ارزیابی نهایی و تحویل پروژه استقرار یافته