دوره جامع عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) در زیرساخت‌های ابری مدرن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) در زیرساخت‌های ابری مدرن

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. معرفی اکوسیستم خدمات ابری آمازون برای یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با سرویس آمازون سِیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و مدیریت دسترسی‌ها در ابر
• 5. جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها در انبار داده‌های ابری
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 7. مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 8. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 10. آموزش مدل در محیط‌های مقیاس‌پذیر ابری
• 11. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 12. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های آموزش‌دیده
• 13. استفاده از سرویس‌های مدیریت مدل برای نسخه‌بندی
• 14. مفهوم عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در چرخه‌ی تولید
• 15. طراحی خط‌لوله‌های خودکار برای آموزش و استنتاج
• 16. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای پردازش ابری
• 17. مستندسازی و مدیریت فراداده‌های مدل
• 18. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی با استفاده از سرویس‌های ابری
• 19. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 20. تشخیص انحراف داده‌ها و کاهش دقت مدل در گذر زمان
• 21. بازآموزی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 22. رعایت اصول اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 23. تضمین انطباق مدل‌ها با استانداردهای قانونی و فنی
• 24. استفاده از زیرساخت‌های ابری برای پردازش‌های موازی
• 25. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج مدل
• 26. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی در خط‌لوله‌های داده
• 28. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و اجرای مدل‌ها
• 29. مدیریت پیکربندی و محیط‌های اجرایی در ابر
• 30. ارائه سرویس‌های یادگیری ماشین از طریق واسط‌های برنامه‌نویسی
• 31. پایش مستمر سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 32. مدیریت خطا و بازیابی در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 34. به‌کارگیری یادگیری ماشین در پردازش متن و زبان طبیعی
• 35. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل تصاویر
• 36. اصول مقیاس‌پذیری افقی در سرویس‌های پیش‌بینی
• 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 38. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای پایش پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌ها
• 40. اصول نگهداری و بروزرسانی مدل‌های در حال بهره‌برداری
• 41. بررسی موردی پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند در بستر ابری
• 42. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در مهندسی هوش مصنوعی