دوره راهکارهای نوین در خودکارسازی و مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Kubeflow و توابع ابری (Serverless) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در خودکارسازی و مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Kubeflow و توابع ابری (Serverless)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و خودکارسازی فرآیندها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های خودکارسازی در چرخه‌ حیات یادگیری ماشین
• 2. معماری سیستم‌های عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 3. آشنایی با مفاهیم زیرساختی در کوبرنتیز برای استقرار مدل‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی کوب‌فلو Kubeflow
• 5. مدیریت منابع و پیکربندی کلاستر برای پردازش‌های هوش مصنوعی
• 6. مقدمه‌ای بر خط‌لوله‌های یادگیری ماشین ML Pipelines
• 7. طراحی و تعریف اجزای خط‌لوله در کوب‌فلو
• 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 9. استفاده از مؤلفه‌های استاندارد برای تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها
• 10. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از ابزارهای بومی
• 11. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
• 12. پیاده‌سازی فرآیندهای ارزیابی خودکار مدل
• 13. اعتبارسنجی و نظارت بر دقت مدل‌های آموزش‌دیده
• 14. مفهوم محاسبات بدون سرور Serverless در اکوسیستم ابری
• 15. مزایای استفاده از توابع ابری برای استنتاج مدل
• 16. یکپارچه‌سازی توابع ابری با خط‌لوله‌های کوب‌فلو
• 17. مدیریت رویدادها و تریگرها در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 18. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها در مخازن مرکزی
• 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از KServe
• 20. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج مدل
• 21. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 22. استراتژی‌های به‌روزرسانی و بازآموزی خودکار مدل‌ها
• 23. مدیریت لاگ‌ها و مستندسازی خودکار فرآیندها
• 24. تأمین امنیت در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین و دسترسی‌ها
• 25. رعایت اصول اخلاقی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازشی
• 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط‌لوله‌های خودکار
• 28. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای گزارش‌گیری از عملکرد مدل
• 29. یکپارچه‌سازی مستمر و تحویل مستمر CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 30. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی عملیاتی MLOps
• 31. آینده‌نگری در ابزارهای مدیریت چرخه‌ حیات هوش مصنوعی
• 32. خلاصه و جمع‌بندی نهایی برای استقرار پروژه‌های سازمانی