دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow و محیط‌های کانتینری (Docker) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow و محیط‌های کانتینری (Docker)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه‌حیات مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 2. نقش مدیریت چرخه حیات مدل در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLflow
• 4. معماری و اجزای اصلی اکوسیستم MLflow
• 5. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترها در MLflow
• 6. کار با MLflow Tracking برای ثبت متغیرهای مدل
• 7. استفاده از MLflow Projects برای بسته‌بندی کد
• 8. ساختار فایل MLproject و مدیریت وابستگی‌ها
• 9. مفاهیم کانتینری‌سازی و کاربرد آن در یادگیری ماشین
• 10. طراحی فایل Dockerfile برای محیط‌های یادگیری ماشین
• 11. یکپارچه‌سازی MLflow با محیط‌های کانتینری داکر
• 12. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با MLflow Model Registry
• 13. ذخیره‌سازی و بازیابی مصنوعات مدل با Artifact Store
• 14. تکنیک‌های مدل‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. ارزیابی مدل و ثبت معیارها در محیط‌های عملیاتی
• 16. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا استقرار
• 17. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 18. استفاده از MLflow برای سرویس‌دهی مدل‌های نهایی
• 19. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های استقرار مدل
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع در کانتینرهای یادگیری ماشین
• 21. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 22. مدیریت نگاشت‌های محیطی و کتابخانه‌های پایتون
• 23. خودکارسازی خط لوله آموزش با استفاده از MLflow
• 24. یکپارچه‌سازی ابزارهای CI/CD با جریان‌کاری MLOps
• 25. رفع اشکال و عیب‌یابی در مدل‌های مستقر شده
• 26. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در محیط‌های تولید
• 27. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل در مقیاس بزرگ
• 28. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی با ابزارهای استاندارد
• 29. بهترین روش‌های نگهداری و بروزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. اخلاق حرفه‌ای و رعایت استانداردهای فنی در توسعه نرم‌افزار
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از انتقال به محیط عملیاتی
• 33. مدیریت داده‌های آموزشی و نسخه‌بندی داده‌ها
• 34. استفاده از MLflow در محیط‌های ابری و محلی
• 35. تجمیع گزارش‌ها و تحلیل پیشرفت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 36. ایمن‌سازی کانتینرهای داکر در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 37. نظارت بر انحراف مدل و بازآموزی خودکار
• 38. بهینه‌سازی جریان‌کاری با استفاده از خط لوله‌های MLflow
• 39. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های محیطی
• 40. ارائه نتایج و گزارش‌گیری از عملکرد مدل‌ها