دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و Docker همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و Docker

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و استقرار سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و عملیات مدل‌های هوشمند
• 3. بررسی معماری سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 4. مفاهیم پایه محیط‌های مجازی و کانتینری‌سازی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. ساختار پروژه و مدیریت وابستگی‌ها در پایتون
• 7. آشنایی با فریم‌ورک Flask برای پیاده‌سازی سرویس‌های وب
• 8. طراحی و پیاده‌سازی اولین رابط برنامه‌نویسی مدل (API) با Flask
• 9. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها در سمت سرور برای مدل‌های پیش‌بینی
• 11. بارگذاری و استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در محیط Flask
• 12. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای پاسخ‌دهی در لحظه
• 13. مفاهیم پایه داکر و مزایای استفاده از آن در استقرار نرم‌افزار
• 14. نوشتن اولین فایل Dockerfile برای بسته‌بندی برنامه
• 15. مدیریت لایه‌ها و کاهش حجم تصاویر داکر
• 16. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
• 17. ایجاد ارتباط بین سرویس یادگیری ماشین و پایگاه داده
• 18. امن‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) با استفاده از پروتکل‌های احراز هویت
• 19. مدیریت خطاها و استثناها در سرویس‌های مبتنی بر مدل
• 20. تکنیک‌های ثبت وقایع و مانیتورینگ سرویس‌ها
• 21. استفاده از محیط‌های مجازی در ساخت تصاویر داکر
• 22. تست خودکار مدل‌های هوشمند در محیط کانتینری
• 23. بررسی استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 24. مقیاس‌پذیری سرویس‌های یادگیری ماشین با استفاده از کانتینرها
• 25. مدیریت منابع سخت‌افزاری در محیط‌های داکرایز شده
• 26. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 27. آشنایی با مفاهیم CI/CD در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. خودکارسازی فرآیند ساخت و تست کانتینرها
• 29. پیکربندی سرورهای وب برای تولید (Gunicorn و Nginx)
• 30. امنیت کانتینرها و رعایت پروتکل‌های حفاظتی شبکه
• 31. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در فرآیند استقرار
• 32. مستندسازی رابط‌های برنامه‌نویسی با استفاده از OpenAPI و Swagger
• 33. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق هنگام استقرار
• 34. بررسی ابزارهای پایش سلامت سرویس‌های هوشمند
• 35. رفع اشکالات رایج در استقرار مدل‌های پایتونی
• 36. مدیریت پیکربندی‌های محیطی با متغیرهای محیطی
• 37. اصول طراحی سرویس‌های میکروسرویس برای یادگیری ماشین
• 38. ارزیابی کارایی مدل در محیط واقعی (Production)
• 39. نکاتی در مورد پایداری و تاب‌آوری سیستم‌های هوشمند
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در مهندسی یادگیری ماشین