دوره پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز (Kubernetes) و TFX همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز (Kubernetes) و TFX

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. معماری سامانه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 3. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت اتوماسیون
• 4. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای پردازش داده
• 5. مدیریت منابع محاسباتی و حافظه در کوبرنتیز
• 6. آشنایی با معماری TFX و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 7. آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از TFX ExampleGen
• 8. تحلیل و اعتبارسنجی داده‌ها با TFX StatisticsGen
• 9. شناسایی و رفع ناهنجاری‌های داده با TFX SchemaGen
• 10. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس با TensorFlow Transform
• 11. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با TFX Trainer
• 13. ارزیابی و تحلیل کیفیت مدل با TFX Evaluator
• 14. تحلیل خطاهای مدل و بررسی سوگیری‌های احتمالی
• 15. استفاده از TFX Pusher برای استقرار مدل
• 16. طراحی خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین با TFX
• 17. مدیریت گردش کار با Apache Airflow در کوبرنتیز
• 18. استفاده از Kubeflow Pipelines برای مدیریت فرآیندها
• 19. کانتینری‌سازی مدل‌ها با داکر (Docker)
• 20. استقرار مدل‌ها با استفاده از TensorFlow Serving
• 21. مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج در کوبرنتیز
• 22. مدیریت ترافیک و تعادل بار در کلاستر
• 23. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی با Prometheus
• 24. مانیتورینگ انحراف داده‌ها (Data Drift) و انحراف مدل (Concept Drift)
• 25. اتوماسیون بازآموزی مدل‌ها (Continuous Training)
• 26. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه (Rolling Updates)
• 27. امنیت در خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 28. مدیریت اسرار و دسترسی‌ها در کوبرنتیز
• 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
• 30. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
• 31. استفاده از سرویس‌های ابری داخلی برای ذخیره‌سازی داده
• 32. یکپارچه‌سازی مدل با رابط‌های برنامه‌نویسی (API)
• 33. مستندسازی خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 34. عیب‌یابی و رفع اشکال در محیط توزیع‌شده
• 35. بهینه‌سازی زمان آموزش با پردازش موازی
• 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
• 37. مدیریت چرخه‌های انتشار مدل (Release Management)
• 38. ارزیابی هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی منابع
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 40. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای پایش سامانه‌ها
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده در صورت بروز خطا
• 42. تست‌های یکپارچه‌سازی در خط لوله یادگیری ماشین
• 43. مقیاس‌پذیری افقی در برابر مقیاس‌پذیری عمودی
• 44. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های بزرگ
• 45. استفاده از ابزارهای متن‌باز جهت مدیریت کلاستر
• 46. پیش‌بینی تقاضای منابع برای خوشه‌های یادگیری ماشین
• 47. ایجاد محیط‌های تست و عملیاتی مجزا
• 48. به‌کارگیری بهترین تجارب در نگهداری سامانه‌های هوش مصنوعی
• 49. بازنگری و بهینه‌سازی مستمر زیرساخت‌های ابری
• 50. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل MLOps