دوره جامع به‌کارگیری داکر (Docker) در توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع به‌کارگیری داکر (Docker) در توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و مجازی‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری ریزسرویس‌ها در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با کانتینرها و تفاوت‌های بنیادین با ماشین‌های مجازی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه داکر در سیستم‌عامل‌های مختلف
• 4. ساختار فایل‌های داکر و مفاهیم لایه‌بندی در تصاویر
• 5. مدیریت تصاویر داکر و کار با مخازن محلی و عمومی
• 6. دستورات پایه‌ای مدیریت کانتینرها و چرخه حیات آن‌ها
• 7. شبکه‌بندی در داکر برای اتصال سرویس‌های هوش مصنوعی
• 8. مدیریت داده‌ها و پایداری اطلاعات با استفاده از Volumeها
• 9. بهینه‌سازی حجم تصاویر داکر برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. مدیریت متغیرهای محیطی و پیکربندی‌های امن در کانتینرها
• 11. آشنایی با داکر کامپوز برای استقرار معماری‌های چندمؤلفه‌ای
• 12. به‌کارگیری پایتون در محیط‌های کانتینری برای توسعه هوش مصنوعی
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 14. مدیریت وابستگی‌های مدل‌های هوش مصنوعی در کانتینرهای ایزوله
• 15. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و GPU در کانتینرهای داکر
• 16. نصب درایورهای انویدیا و پیکربندی Docker Runtime برای GPU
• 17. ساخت تصاویر بهینه برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از کانتینرها
• 19. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. مدیریت حافظه و منابع پردازشی برای استنتاج مدل‌های سنگین
• 21. مانیتورینگ و پایش سلامت کانتینرهای هوش مصنوعی
• 22. امنیت در کانتینرها و رعایت اصول حداقل دسترسی
• 23. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی سرویس‌های هوش مصنوعی در داکر
• 24. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری بومی با رعایت استانداردهای ملی
• 25. آشنایی با ارکستراسیون کانتینرها در مقیاس صنعتی
• 26. استقرار ایجنت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های کانتینری
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده کانتینری
• 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه حیات داکر
• 29. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های ایزوله داکر
• 31. استقرار خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از داکر