دوره جامع پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks و MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks و MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و عملیات داده (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پلتفرم داده و هوش مصنوعی Databricks
• 2. آشنایی با محیط کاری و کار با نوت‌بوک‌های Databricks
• 3. مدیریت کلاسترها و پیکربندی منابع پردازشی در Databricks
• 4. مفهوم Lakehouse و نقش آن در یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 5. کار با Apache Spark برای پردازش داده‌های کلان
• 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از Delta Lake
• 7. مدیریت کیفیت و امنیت داده‌ها در پلتفرم Databricks
• 8. مبانی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 10. کار با MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل
• 11. ثبت و ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین با MLflow Tracking
• 12. استفاده از MLflow Projects برای بسته‌بندی کدهای مدل
• 13. مدیریت مدل‌ها و نسخه‌بندی با MLflow Model Registry
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای عملکرد
• 15. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با چارچوب‌های TensorFlow و PyTorch
• 16. آشنایی با معماری ترنسفورمرها (Transformers) و کاربردهای آن
• 17. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. استفاده از Hugging Face در محیط Databricks برای پردازش متن
• 19. مبانی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و ضرورت آن
• 20. خودکارسازی خط لوله آموزش مدل (ML Pipeline Automation)
• 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل (Model Deployment)
• 22. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی (Model Monitoring)
• 23. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift) و انحراف مدل (Concept Drift)
• 24. مدیریت چرخه‌های بازآموزی مدل در محیط تولید
• 25. امنیت و حاکمیت داده‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. کنترل دسترسی و مدیریت کاربران در پلتفرم Databricks
• 27. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از Unity Catalog برای مدیریت دارایی‌های داده و مدل
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در ابر
• 30. مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای پاسخگویی به درخواست‌های همزمان
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های سازمانی
• 32. استفاده از مدل‌های LLM در کاربردهای تجاری با رویکرد RAG
• 33. ارزیابی اخلاقی و انطباق مدل‌های هوش مصنوعی با استانداردهای داخلی
• 34. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در تولید
• 35. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از Databricks
• 36. تحلیل داده‌های سری زمانی در مقیاس کلان
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری امن
• 38. بهترین شیوه‌های کدنویسی و نگهداری کدهای یادگیری ماشین
• 39. مدیریت نسخه‌های داده با ویژگی Time Travel در Delta Lake
• 40. ارائه نتایج مدل‌ها با استفاده از داشبوردهای Databricks SQL