دوره راهنمای جامع خودکارسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای CI/CD در GitHub Actions همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع خودکارسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای CI/CD در GitHub Actions

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در اتوماسیون خط‌لوله‌های داده و مدل
• 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین و نقش CI/CD در آن
• 4. آشنایی با محیط GitHub Actions و ساختار فایل‌های پیکربندی
• 5. نصب و راه‌اندازی مخازن گیت‌هاب برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها با ابزارهای استاندارد
• 7. ایجاد اولین خط‌لوله خودکار برای تست کدهای پایتون
• 8. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی در خودکارسازی
• 9. اصول نوشتن اسکریپت‌های تست برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. اعتبارسنجی خودکار داده‌های ورودی قبل از آموزش مدل
• 11. اتوماسیون فرآیند آموزش مدل در محیط‌های ابری و محلی
• 12. استفاده از GitHub Actions برای اجرای اسکریپت‌های آموزش
• 13. مدیریت منابع محاسباتی در خط‌لوله‌های خودکار
• 14. ذخیره‌سازی خودکار مدل‌های آموزش‌دیده در مخازن امن
• 15. مانیتورینگ خودکار عملکرد مدل پس از آموزش
• 16. یکپارچه‌سازی ابزارهای ارزیابی مدل در خط‌لوله‌های CI
• 17. تولید خودکار گزارش‌های ارزیابی و معیارهای دقت مدل
• 18. ایجاد محیط‌های تست برای بررسی پایداری مدل
• 19. استراتژی‌های استقرار خودکار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 20. امنیت در خط‌لوله‌های CI/CD و حفاظت از مدل‌ها و داده‌ها
• 21. مدیریت کلیدهای دسترسی و متغیرهای محیطی در گیت‌هاب
• 22. پیاده‌سازی فرآیند بررسی کد و تأیید پیش از استقرار
• 23. خودکارسازی بازآموزی مدل با تغییرات داده‌های ورودی
• 24. استفاده از کانتینرها در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 25. بهینه‌سازی زمان اجرای خط‌لوله‌های CI/CD
• 26. عیب‌یابی خودکار در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 27. مستندسازی خودکار فرآیند توسعه مدل
• 28. یکپارچه‌سازی ابزارهای ثبت لاگ و مانیتورینگ در خط‌لوله
• 29. مقیاس‌پذیری خط‌لوله‌های اتوماسیون در پروژه‌های بزرگ
• 30. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. اصول اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
• 32. تطبیق فرآیندهای توسعه با استانداردهای کیفیت نرم‌افزار
• 33. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در محیط تولید
• 34. بررسی خودکار انحراف مدل در محیط عملیاتی
• 35. پیاده‌سازی فرآیند بازگشت به نسخه پایدار در صورت بروز خطا
• 36. استفاده از ابزارهای تحلیل کد برای بهبود کیفیت مدل
• 37. تسهیل همکاری تیمی در پروژه‌های یادگیری ماشین با اتوماسیون
• 38. ارائه خروجی‌های استاندارد از خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 39. بهترین شیوه‌های نگهداری و بروزرسانی خط‌لوله‌های خودکار
• 40. نقشه راه توسعه مهارت‌های پیشرفته در مهندسی MLOps