دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و خودکارسازی چرخه‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Red Hat OpenShift AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و خودکارسازی چرخه‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Red Hat OpenShift AI

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های ابری و رایانش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش پلتفرم‌های کانتینری در هوش مصنوعی
• 2. معماری پلتفرم Red Hat OpenShift AI و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 3. مدیریت منابع و تخصیص هوشمند سخت‌افزار برای پردازش‌های سنگین
• 4. مفاهیم پایه چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و نقش اتوماسیون
• 5. معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه در OpenShift AI و تنظیمات ورک‌بنچ
• 6. مدیریت داده‌ها و پایپ‌لاین‌های ذخیره‌سازی در محیط ابری
• 7. ایجاد و مدیریت نوت‌بوک‌های علمی برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های پایتون و ابزارهای تحلیل داده در کانتینرها
• 9. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی در مقیاس سازمانی
• 10. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های خودکار با استفاده از Kubeflow
• 11. اتصال منابع داده‌ای به پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی
• 12. پیاده‌سازی مراحل پیش‌پردازش داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای مانیتورینگ روند آموزش مدل
• 14. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق در کلاستر OpenShift
• 15. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها با ابزارهای سازگار
• 16. خودکارسازی فرآیند آموزش مدل با استفاده از رویدادهای سیستمی
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و شاخص‌های دقت در محیط عملیاتی
• 18. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج مدل در محیط ابری
• 19. مدیریت مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی بر اساس بار کاری
• 20. مفاهیم MLOps و نقش اتوماسیون در پایدارسازی سرویس‌ها
• 21. ایمن‌سازی دسترسی‌ها و مدیریت هویت کاربران در پلتفرم
• 22. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 23. نظارت بر سلامت مدل‌ها و شناسایی انحراف در داده‌های ورودی
• 24. استراتژی‌های به‌روزرسانی و بازآموزی مدل در محیط عملیاتی
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 26. یکپارچه‌سازی پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی با ابزارهای CI/CD
• 27. تست و اعتبارسنجی خودکار مدل‌ها پیش از استقرار نهایی
• 28. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی
• 29. ارائه مدل‌ها به صورت سرویس‌های RESTful و gRPC
• 30. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش‌های ابری
• 31. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در مراحل مختلف توسعه و عملیات
• 32. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در پلتفرم‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی خودکار فرآیندها و خروجی‌های مدل
• 34. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 35. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای نظارتی و قانونی
• 36. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین کامل هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها
• 37. چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌دهی پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی