دوره راهکارهای نوین در مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker و MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker و MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری
• 4. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه آمازون سیج‌میکر
• 5. مدیریت محیط‌های توسعه با SageMaker Studio
• 6. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در سیج‌میکر
• 7. استفاده از SageMaker Data Wrangler برای پاک‌سازی داده
• 8. مدیریت مخازن داده و دسترسی‌های امنیتی در فضای ابری
• 9. مبانی پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سیج‌میکر
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Training Jobs
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با SageMaker Automatic Model Tuning
• 12. استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر برای تسریع توسعه
• 13. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با MLflow Tracking
• 14. ثبت و مستندسازی پارامترها و معیارهای ارزیابی مدل
• 15. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در MLflow Model Registry
• 16. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 17. پیاده‌سازی نقاط پایانی استنتاج با SageMaker Real-time Inference
• 18. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های استنتاج با SageMaker Serverless Inference
• 19. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی با SageMaker Model Monitor
• 20. شناسایی انحراف داده‌ها و افت کیفیت مدل در زمان اجرا
• 21. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 22. یکپارچه‌سازی MLflow با خط لوله‌های سیج‌میکر
• 23. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش در سرویس‌های ابری
• 24. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در سیج‌میکر
• 25. استراتژی‌های بازآموزی مدل و به‌روزرسانی چرخه‌حیات
• 26. تکنیک‌های تست و ارزیابی مدل قبل از استقرار
• 27. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین با استانداردهای سازمانی
• 28. پشتیبان‌گیری و بازیابی مدل‌ها در بستر ابری
• 29. بررسی چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌های بزرگ
• 30. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای سیستم‌های یادگیری ماشین پایدار
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های مستقر شده
• 32. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و ردیابی خطاها در محیط ابری
• 33. استفاده از کانتینرهای داکر در سیج‌میکر برای مدیریت وابستگی‌ها
• 34. مدیریت محیط‌های اجرایی با استفاده از تصاویر پایه
• 35. بهره‌گیری از زیرساخت به عنوان کد برای استقرار مدل‌ها
• 36. بررسی معماری‌های مرجع در پیاده‌سازی MLOps
• 37. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 38. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
• 39. آینده‌نگری در مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند