دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Elixir و اکوسیستم BEAM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Elixir و اکوسیستم BEAM

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های توزیع‌شده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری سیستم‌های توزیع‌شده بر پایه ماشین مجازی ارلنگ
• 2. آشنایی با قابلیت‌های هم‌زمانی در اکوسیستم BEAM
• 3. مزایای استفاده از Elixir در توسعه سیستم‌های مقیاس‌پذیر و هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت حافظه و فرایندها در ماشین مجازی BEAM
• 6. ساختار داده‌ها و مدیریت وضعیت در Elixir
• 7. ارتباط بین فرایندها و انتقال پیام در سیستم‌های توزیع‌شده
• 8. معرفی کتابخانه‌های یادگیری ماشین در اکوسیستم ارلنگ و الکسیر
• 9. کار با Nx برای محاسبات عددی با کارایی بالا
• 10. پیاده‌سازی توابع ریاضی و برداری با استفاده از Nx
• 11. مدیریت تنسورها در حافظه و بهینه‌سازی عملیات محاسباتی
• 12. استفاده از Axon برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی
• 13. ساختار مدل‌های یادگیری ماشین در اکوسیستم الکسیر
• 14. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
• 16. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پلتفرم BEAM
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار در تولید
• 18. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های زنده
• 19. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با استفاده از ابزارهای بومی BEAM
• 20. استقرار مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده با استفاده از OTP
• 21. مدیریت خطاهای سیستم در زمان اجرای مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. تأمین پایداری و تاب‌آوری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از جریان‌های داده برای پردازش بلادرنگ ورودی‌ها
• 24. معماری میکروسرویس‌ها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. ارتباط بین مدل‌های یادگیری ماشین و پایگاه‌های داده در اکوسیستم الکسیر
• 26. مقیاس‌پذیری افقی سیستم‌های یادگیری ماشین
• 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی تاخیر در پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 28. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده مطابق با استانداردهای داخلی
• 29. تست و ارزیابی کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با وب‌سرویس‌های Phoenix
• 31. مدیریت بار و توزیع درخواست‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از Elixir
• 33. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های حجیم
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در مدل‌های توزیع‌شده
• 35. مستندسازی و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 36. پروژه‌های عملی: طراحی یک سیستم هوشمند مقیاس‌پذیر با الکسیر