دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی در AWS به روش کدنویسی (IaC) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی در AWS به روش کدنویسی (IaC)

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های هوشمند و خودکارسازی در سرویس‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش زیرساخت در هوش مصنوعی
• 2. معماری سرویس‌های ابری AWS برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با مدل مسئولیت مشترک در امنیت ابری
• 4. اصول کدنویسی زیرساخت یا IaC در محیط‌های ابری
• 5. نصب و پیکربندی ابزارهای مدیریت زیرساخت AWS CLI
• 6. استفاده از AWS CloudFormation برای مدل‌سازی منابع ابری
• 7. مدیریت چرخه‌ی حیات پشته‌ها در CloudFormation
• 8. به‌کارگیری AWS CDK برای پیاده‌سازی زیرساخت با زبان‌های برنامه‌نویسی
• 9. اصول طراحی شبکه در AWS برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 10. پیکربندی VPC و زیرشبکه‌ها برای ایزوله‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. استراتژی‌های تعیین نقش و مجوزهای حداقل دسترسی در سرویس‌های ML
• 12. ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS S3 برای پردازش‌های سنگین
• 13. بهینه‌سازی عملکرد S3 برای بارگذاری داده‌های آموزشی
• 14. معرفی Amazon EC2 و انتخاب نمونه‌های مناسب برای یادگیری ماشین
• 15. مدیریت خودکار منابع محاسباتی با Auto Scaling
• 16. استفاده از سرویس Amazon SageMaker برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 17. پیاده‌سازی محیط‌های توسعه تعاملی با SageMaker Notebooks
• 18. خودکارسازی آموزش مدل‌ها با SageMaker Training Jobs
• 19. استفاده از AWS Lambda برای اجرای کدهای بدون سرور در خط‌لوله‌های ML
• 20. طراحی خط‌لوله‌های داده با AWS Glue
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده
• 22. امنیت داده‌های حساس و رمزنگاری در سرویس‌های ابری AWS
• 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری زیرساخت با Amazon CloudWatch
• 24. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی خودکار در سرویس‌های ابری
• 25. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع ابری در پروژه‌های ML
• 26. استفاده از AWS Systems Manager برای مدیریت متمرکز منابع
• 27. استقرار خودکار مدل‌ها با استفاده از CI/CD در محیط ابری
• 28. پیکربندی AWS CodePipeline برای اتوماسیون استقرار
• 29. تست و اعتبارسنجی زیرساخت‌های کدنویسی شده
• 30. مدیریت پیکربندی‌های محیطی با AWS AppConfig
• 31. مدیریت کانتینرها با Amazon ECS و EKS
• 32. بهینه‌سازی شبکه با Amazon CloudFront برای سرویس‌های استنتاج مدل
• 33. مدیریت نسخه‌بندی زیرساخت با ابزارهای کنترل نسخه
• 34. مستندسازی زیرساخت‌های کدنویسی شده
• 35. ارزیابی رعایت استانداردهای امنیتی با AWS Config
• 36. پایش مداوم هزینه‌ها با AWS Cost Explorer
• 37. به‌کارگیری الگوهای طراحی زیرساخت برای مقیاس‌پذیری بالا
• 38. امن‌سازی ارتباطات بین سرویس‌های هوش مصنوعی
• 39. مدیریت کلیدهای رمزنگاری با AWS KMS
• 40. پیاده‌سازی حاکمیت داده و رعایت قوانین محرمانگی در فضای ابری
• 41. توسعه زیرساخت‌های هیبریدی در چارچوب مقررات داخلی
• 42. آمادگی برای آزمون‌های تخصصی و گواهینامه‌های AWS ML
• 43. بررسی مطالعات موردی پیاده‌سازی زیرساخت هوشمند در سازمان‌ها
• 44. پروژه نهایی طراحی و کدنویسی زیرساخت یک سامانه هوش مصنوعی