دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در بسترهای ابری (مطالعه موردی SageMaker و Azure ML) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در بسترهای ابری (مطالعه موردی SageMaker و Azure ML)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات یادگیری ماشین در سازمان‌ها
• 2. چالش‌های عملیاتی‌سازی مدل‌های هوشمند و ضرورت MLOps
• 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در بسترهای ابری
• 4. بررسی قابلیت‌های سرویس‌های ابری در مدیریت چرخه‌های یادگیری ماشین
• 5. آماده‌سازی محیط‌های توسعه و زیرساخت‌های ابری
• 6. مدیریت داده‌ها و خط‌لوله‌های داده در مقیاس بزرگ
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط‌های ابری
• 8. تکنیک‌های مهندسی ویژگی و ذخیره‌سازی در پلتفرم‌های ابری
• 9. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار
• 10. آموزش مدل‌های هوشمند در محیط‌های رایانش ابری
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس ابری
• 12. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 13. ایجاد و مدیریت مخازن مدل در سرویس‌های ابری
• 14. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب
• 15. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و اجرای مدل‌ها
• 16. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج مدل
• 17. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 18. تشخیص و مدیریت کاهش دقت مدل در طول زمان
• 19. خودکارسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با CI/CD
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند با سامانه‌های نرم‌افزاری موجود
• 21. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 22. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در پلتفرم‌های ابری
• 23. پایش هزینه‌های زیرساخت و بهینه‌سازی منابع ابری
• 24. مطالعه موردی استقرار مدل در آمازون سِیج‌میکر
• 25. پیاده‌سازی گردش کار در آمازون سِیج‌میکر
• 26. مطالعه موردی استقرار مدل در آژور ماشین لرنینگ
• 27. استفاده از ابزارهای بصری در آژور برای مدیریت مدل‌ها
• 28. تست و ارزیابی مدل‌های مستقر شده در محیط واقعی
• 29. بازخوردگیری از نتایج مدل و بازآموزی خودکار
• 30. مدیریت چرخه عمر مدل و بازنشستگی مدل‌های قدیمی
• 31. مستندسازی فرآیندها و گزارش‌گیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فنی و قانونی
• 33. استراتژی‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در مقیاس سازمانی
• 34. بهترین تجربیات در نگهداری و پشتیبانی از مدل‌های هوشمند
• 35. آینده سیستم‌های MLOps و روندهای نوین در رایانش ابری