دوره مدیریت حرفه‌ای و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت حرفه‌ای و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی عملیات یادگیری ماشین و ضرورت مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
• 2. معرفی جامع اکوسیستم MLflow و نقش آن در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با MLflow
• 4. آشنایی با مفهوم آزمایش در یادگیری ماشین و ثبت پارامترها
• 5. مدیریت و ردیابی نسخه‌های کد و داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. کاربرد MLflow Tracking برای ثبت معیارهای ارزیابی مدل
• 7. ذخیره‌سازی و بازیابی مصنوعات مدل با MLflow Artifacts
• 8. ساختاردهی به پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از MLflow Projects
• 9. تعریف و مدیریت محیط‌های اجرایی پروژه برای تضمین تکرارپذیری
• 10. کار با MLflow Models و استانداردهای بسته‌بندی مدل‌ها
• 11. شناسایی و ثبت توابع پیش‌بینی برای مدل‌های مختلف
• 12. مدیریت مخازن مدل با MLflow Model Registry
• 13. چرخه حیات مدل از مرحله آزمایش تا استقرار عملیاتی
• 14. کنترل نسخه‌بندی مدل‌ها و مدیریت وضعیت استقرار
• 15. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 16. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری و محلی با استفاده از MLflow
• 17. یکپارچه‌سازی MLflow با کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین
• 18. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 19. پیاده‌سازی خودکار خط لوله‌های آموزش و ارزیابی مدل
• 20. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط‌های تیمی با MLflow
• 21. بهینه‌سازی تنظیمات هایپرپارامترها با استفاده از ابزارهای جانبی
• 22. مستندسازی خودکار آزمایش‌ها و نتایج در تیم‌های هوش مصنوعی
• 23. عیب‌یابی و تحلیل خطاهای مدل در مراحل مختلف چرخه حیات
• 24. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از داشبوردهای MLflow
• 25. استفاده از MLflow در محیط‌های بزرگ و سازمانی
• 26. تلفیق MLflow با ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار
• 27. مدیریت داده‌های حجیم و اتصال به پایگاه‌های داده در چرخه حیات مدل
• 28. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. اخلاق حرفه‌ای و رعایت استانداردهای فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 30. بهترین تجارب در نگهداری و بازآموزی مدل‌های مستقر شده
• 31. طراحی معماری سیستم‌های یادگیری ماشین با رویکرد MLOps
• 32. رفع مشکلات رایج در مدیریت نسخه‌های مدل
• 33. بهره‌گیری از APIهای MLflow برای خودکارسازی فرآیندها
• 34. گزارش‌گیری و تحلیل داده‌های آزمایش برای تصمیم‌گیری فنی
• 35. حفاظت از دارایی‌های دانشی و مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 36. توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین پایدار و قابل اعتماد
• 37. نکات تکمیلی برای مدیریت حرفه‌ای پروژه‌های هوش مصنوعی در ایران