دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و مهندسی داده در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری داده‌های مدرن و نقش پلتفرم دیتابریکس در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاری و اجزای پلتفرم دیتابریکس
• 3. مفاهیم پایه و اهمیت عملیات یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 4. معماری لیک‌هاوس و یکپارچه‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 5. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با استفاده از پلتفرم ام‌ال‌فلو
• 6. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در محیط اسپارک
• 7. استفاده از دیتابیس‌های توزیع‌شده برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته
• 8. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 9. بهینه‌سازی پارامترها و تنظیم مدل در مقیاس بزرگ
• 10. استفاده از یادگیری توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های سنگین
• 11. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با دلتا لیک
• 12. بررسی اصول و پروتکل‌های امنیت داده در دیتابریکس
• 13. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از دیتابریکس ورک‌فلو
• 14. خودکارسازی فرآیند آموزش مدل با استفاده از جاب‌های زمان‌بندی شده
• 15. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 16. استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های ابری سازمانی
• 17. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی و بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی
• 18. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در صنعت
• 19. پیاده‌سازی روش‌های مهندسی پرامپت در محیط دیتابریکس
• 20. استفاده از مدل‌های متن‌باز و مدل‌های سرویس‌دهی شده در معماری سازمانی
• 21. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی
• 22. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای بهبود دقت مدل‌ها
• 23. مدیریت و نظارت بر مدل‌های زبانی در مقیاس تولید
• 24. اصول حاکمیت داده و رعایت استانداردهای قانونی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های تصمیم‌ساز سازمانی
• 27. تست و ارزیابی مدل‌های تولیدی بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 28. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی در سیستم‌های هوشمند
• 29. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و گزارش‌دهی فنی
• 30. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند مدیریت داده‌های کلان
• 31. پروژه عملی: استقرار یک مدل یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 32. پروژه عملی: بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از ابزارهای بومی و استاندارد
• 33. اصول کار تیمی و مدیریت پروژه‌های علم داده در سازمان‌های داخلی
• 34. نکات تکمیلی در مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ