دوره آموزش جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم کوب‌فلو (Kubeflow) در زیرساخت‌های کوبرنتیز همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم کوب‌فلو (Kubeflow) در زیرساخت‌های کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری (Cloud-Native AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری پلتفرم کوب‌فلو در اکوسیستم کوبرنتیز
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط کوب‌فلو در کلاستر کوبرنتیز
• 3. مدیریت منابع و پیکربندی فضای نام در کوب‌فلو
• 4. آشنایی با داشبورد مدیریتی کوب‌فلو و ابزارهای رابط کاربری
• 5. مفاهیم نوت‌بوک‌های تعاملی در کوب‌فلو برای توسعه مدل
• 6. مدیریت مخازن داده و اتصال به منابع ذخیره‌سازی ابری
• 7. ساخت و اجرای پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با Kubeflow Pipelines
• 8. طراحی گراف پایپ‌لاین و مدیریت وابستگی‌های وظایف
• 9. استفاده از کامپوننت‌های پیش‌ساخته در پایپ‌لاین‌های داده
• 10. ارسال و اجرای کارهای آموزشی مدل در مقیاس بزرگ
• 11. پیکربندی منابع محاسباتی و استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 12. مفاهیم Katib برای تنظیم خودکار هایپرپارامترهای مدل
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
• 14. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از KFServing
• 15. مستقر کردن مدل‌ها به عنوان سرویس‌های مقیاس‌پذیر
• 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 17. مدیریت نسخه‌ها و کنترل کیفیت مدل‌های مستقر شده
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های میکروسرویس
• 19. امنیت و کنترل دسترسی در محیط کوب‌فلو بر اساس نقش‌ها
• 20. مدیریت احراز هویت و مجوزها در کلاستر کوبرنتیز
• 21. به‌کارگیری پروتکل‌های امنیتی در انتقال داده‌های حساس
• 22. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پایپ‌لاین‌های کوب‌فلو
• 23. مدیریت لاگ‌ها و بررسی عملکرد مدل‌ها در محیط تست و عملیات
• 24. خودکارسازی فرآیند آموزش مجدد مدل با استفاده از تریگرها
• 25. استراتژی‌های استقرار و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. کاربرد کوب‌فلو در یادگیری توزیع‌شده و پردازش موازی
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای کوبرنتیز برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 28. مستندسازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری
• 29. پیاده‌سازی یک پروژه جامع عملیاتی از آموزش تا استقرار مدل
• 30. آشنایی با الگوهای طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 31. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت کوب‌فلو
• 32. بررسی سناریوهای کاربردی هوش مصنوعی در صنایع با رعایت استانداردهای ملی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل در محیط عملیاتی و تحلیل نتایج
• 34. اصول نگهداری و بروزرسانی زیرساخت‌های ابری هوش مصنوعی