دوره راهنمای جامع مدیریت و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار Weights & Biases همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مدیریت و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار Weights & Biases

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با پلتفرم Weights & Biases و نقش آن در مدیریت پروژه‌ها
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با Weights & Biases
• 4. پیکربندی حساب کاربری و مدیریت دسترسی‌ها در فضای ابری و محلی
• 5. مفهوم آزمایش در یادگیری ماشین و اهمیت ثبت دقیق داده‌ها
• 6. استفاده از ابزار Run برای ثبت و ضبط خودکار پارامترهای مدل
• 7. مدیریت و سازماندهی متغیرهای محیطی و تنظیمات پروژه
• 8. ثبت و گزارش‌گیری خودکار از معیارهای ارزیابی مدل در حین آموزش
• 9. تجسم‌سازی نمودارها و تحلیل روند همگرایی مدل با داشبوردها
• 10. ذخیره‌سازی و مستندسازی ساختار مدل‌های آموزش‌دیده
• 11. معرفی رجیستری مدل در Weights & Biases و ضرورت آن
• 12. تفاوت میان آرتیفکت‌های داده‌ای و نسخه‌های مدل
• 13. ایجاد و مدیریت مخزن مدل‌ها در رجیستری
• 14. تعریف نسخه‌بندی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. فرایند ثبت مدل‌های آموزش‌دیده در رجیستری مرکزی
• 16. افزودن متاداده و مستندات فنی به نسخه‌های ثبت‌شده مدل
• 17. مدیریت چرخه حیات مدل از مرحله آزمایش تا استقرار
• 18. تعریف مراحل کاری و وضعیت‌های مدل در رجیستری
• 19. استفاده از تگ‌ها برای دسته‌بندی و جستجوی سریع مدل‌ها
• 20. فراخوانی و بارگذاری مدل‌های ثبت‌شده از طریق API
• 21. مقایسه عملکرد نسخه‌های مختلف یک مدل در رجیستری
• 22. اتوماسیون ثبت مدل با استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
• 23. کنترل کیفیت و ارزیابی مدل‌های ثبت‌شده پیش از تایید نهایی
• 24. مدیریت دسترسی تیم‌های تحقیق و توسعه به مخازن مدل
• 25. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در استفاده از ابزارهای ابری
• 26. یکپارچه‌سازی رجیستری مدل با سیستم‌های استقرار و تولید
• 27. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده در محیط عملیاتی
• 28. ثبت بازخوردها و تغییرات مدل در چرخه‌های بازآموزی
• 29. پاکسازی و مدیریت بهینه فضای ذخیره‌سازی در رجیستری
• 30. ارائه گزارش‌های مدیریتی از پیشرفت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. بهترین تجارب در مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 32. حل چالش‌های رایج در همگام‌سازی نسخه‌های مدل و داده
• 33. مستندسازی تغییرات پیکربندی و تاثیر آن بر دقت مدل
• 34. استفاده از قابلیت‌های همکاری تیمی در پلتفرم برای مدیریت پروژه‌های بزرگ
• 35. پیشگیری از پراکندگی مدل‌ها با ایجاد ساختار سلسله‌مراتبی در رجیستری
• 36. تطبیق فرایندهای مدیریت مدل با استانداردهای توسعه نرم‌افزار
• 37. مرور نهایی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع مدیریت چرخه حیات مدل