دوره پیاده‌سازی و استقرار عملیاتی مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد MLOps در زیرساخت‌های بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار عملیاتی مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد MLOps در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و عملیات (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مهندسی یادگیری ماشین
• 2. چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 3. اهمیت و ضرورت استقرار عملیاتی مدل‌ها
• 4. نقش و جایگاه MLOps در توسعه نرم‌افزار
• 5. تفاوت‌های کلیدی بین DevOps و MLOps
• 6. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و خط لوله داده
• 7. اصول پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های تولیدی
• 8. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. مستندسازی و نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 10. آشنایی با ابزارهای مدیریت آزمایش‌ها
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در محیط‌های عملیاتی
• 12. استفاده از کانتینرها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 13. کاربرد داکر در بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. مدیریت ارکستراسیون با استفاده از کوبرنتیز
• 15. طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج مدل
• 16. ایجاد رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی در هوش مصنوعی
• 18. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری و محلی
• 19. نظارت و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 20. شناسایی و مدیریت انحراف داده‌ها
• 21. شناسایی و مدیریت انحراف مدل
• 22. استراتژی‌های بازآموزی مدل در محیط تولید
• 23. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین
• 24. یکپارچه‌سازی مداوم در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. استقرار مداوم مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل در خط لوله عملیاتی
• 27. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 28. رعایت حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه‌های پردازشی
• 30. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 31. تحلیل خطاها و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. استفاده از ابزارهای بومی در مدیریت مدل
• 34. آشنایی با پلتفرم‌های متن‌باز در MLOps
• 35. مدیریت نسخه‌های مدل در مخازن مرکزی
• 36. گزارش‌گیری و داشبوردهای نظارتی در MLOps
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در استقرار
• 38. مطالعه موردی استقرار یک مدل پیش‌بینی در محیط داخلی
• 39. مستندسازی فنی برای تیم‌های عملیاتی
• 40. همکاری بین تیم‌های داده و تیم‌های زیرساخت
• 41. بهبود مستمر و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 42. چالش‌های پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر در سازمان‌های ایرانی
• 43. آینده‌نگری در توسعه MLOps و زیرساخت‌های بومی