دوره طراحی پایپ‌لاین داده مقیاس‌پذیر برای تحقیقات راننده‌ای خودکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی پایپ‌لاین داده مقیاس‌پذیر برای تحقیقات راننده‌ای خودکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی داده

موضوع میانی: پایپ‌لاین داده مقیاس‌پذیر برای خودرانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحقیقات راننده‌ای خودکار
• 2. معماری پایپ‌لاین داده در خودرانی
• 3. انواع سنسورها و داده‌های تولیدی
• 4. جمع‌آوری داده از سنسورهای خودرو
• 5. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ مقیاس
• 6. مدیریت نسخه داده در پروژه‌های خودران
• 7. فرمت‌های داده و استانداردسازی
• 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده خام سنسوری
• 9. همگام‌سازی داده‌های چندسنسوری
• 10. تکامل زمانی و فضایی داده
• 11. استخراج ویژگی از تصاویر کامرا
• 12. پردازش نقطه‌های لیدار سه‌بعدی
• 13. تبدیل مختصات سنسورها
• 14. افزایش داده و تکثیر مصنوعی
• 15. برچسب‌گذاری داده‌ها به صورت دستی
• 16. ابزارهای خودکار برچسب‌گذاری
• 17. کنترل کیفیت برچسب‌ها
• 18. مدیریت چرخه حیات برچسب
• 19. ساختار داده برای آموزش شبکه‌های عصبی
• 20. تولید داده مصنوعی با محیط‌های شبیه‌سازی
• 21. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی خودران
• 22. یکپارچه‌سازی داده شبیه‌سازی با داده واقعی
• 23. موازی‌سازی پردازش داده با Apache Spark
• 24. پردازش داده با Dask و Ray
• 25. پایپ‌لاین‌های استخراج-تبدیل-بار (ETL)
• 26. معماری استریمینگ برای داده بلادرنگ
• 27. Apache Kafka در خط لوله داده خودران
• 28. پردازش جریانی با Apache Flink
• 29. طراحی استوریج مدرن (Data Lake)
• 30. معماری Data Lakehouse برای خودرانی
• 31. سرویس‌های ابری ذخیره‌سازی داده
• 32. فشار داده و بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی
• 33. پایپ‌لاین آموزش مدل تشخیص شیء
• 34. شبکه‌های عصبی تشخیص لینه
• 35. تشخیص ترافیک‌標علام با یادگیری عمیق
• 36. تقسیم‌بندی سطح شهر با کانوالوشن
• 37. پیش‌بینی حرکت راه‌بر و تشخیص رفتار
• 38. مدل‌های ترکیبی چندوظیفه‌ای
• 39. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
• 40. استفاده از GPU Clusters در آموزش
• 41. فریم‌ورک‌های آموزش عمیق برای خودران
• 42. استقرار مدل در حالت بلادرنگ
• 43. پایپ‌لاین استنتاج و پیش‌پردازش بلادرنگ
• 44. بهینه‌سازی مدل برای حاشیه (Edge Optimization)
• 45. کوانتیزه‌سازی و فشرده‌سازی مدل
• 46. استقرار روی GPU حاشیه‌ای در خودرو
• 47. مانیتورینگ عملکرد مدل در خط تولید
• 48. پایپ‌لاین بازخورد و یادگیری مداوم
• 49. مدیریت پایپ‌لاین با Airflow
• 50. Argo Workflows برای خط لوله داده
• 51. Docker و کانتینرگذاری در پایپ‌لاین
• 52. Kubernetes برای مقیاس‌پذیری پایپ‌لاین
• 53. CI/CD برای سیستم‌های خودران
• 54. ردیابی نسخه مدل با MLflow
• 55. ثبت و مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 56. معیارهای ارزیابی مدل راننده‌ای
• 57. سناریوهای آزمون و تعبیه‌ای
• 58. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده حاشیه‌ای
• 59. تست ایمنی و رویکرد TDD برای خودران
• 60. استانداردهای راننده‌ای خودکار و مقررات
• 61. حریم خصوصی و امنیت داده سنسوری
• 62. رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی
• 63. کنترل دسترسی و مدیریت هویت
• 64. مقاومت پایپ‌لاین در برابر خطا
• 65. طراحی برای تکرارپذیری و قابلیت بازیابی
• 66. لاگ‌داری و دیباگ خط لوله داده
• 67. اندازه‌گیری تأخیر و پهنای باند
• 68. بهینه‌سازی هزینه زیرساخت ابری
• 69. مقایسه ابر عمومی، خصوصی و هیبرید
• 70. طراحی پایپ‌لاین چندمحلی
• 71. مدیریت نسخه داده با DVC
• 72. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌سازی
• 73. مستندسازی فنی پایپ‌لاین
• 74. همکاری تیمی با Git و Repo
• 75. نمونه‌کاری پایپ‌لاین از صفر
• 76. مقدمه‌ای بر Apache Beam
• 77. طراحی اسکیمای داده و Schema Registry
• 78. مدیریت داده‌های ناقص و گمشده
• 79. هندل کردن داده‌های نویزی سنسوری
• 80. ردیابی شیء چندکامرایی
• 81. نقشه‌سازی همزمان و محلی (SLAM)
• 82. بومی‌سازی مسیر با لیدار
• 83. پیش‌بینی مسیر و برنامه‌ریزی حرکت
• 84. ارتباط V2X و داده‌های مرتبط
• 85. پایپ‌لاین داده برای ناوگان خودرو
• 86. یادگیری تقویتی در حلقه بسته خودران
• 87. داده‌های شبیه‌سازی با CARLA و LGSVL
• 88. تولید سناریوهای آزمون با سینتیک دیتا
• 89. تحلیل سناریوهای حادثه و علت‌یابی
• 90. توضیح‌پذیری مدل‌های خودران
• 91. عدالت و کاهش سوگیری در داده
• 92. اخلاق در جمع‌آوری داده راننده‌ای
• 93. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی پایپ‌لاین
• 94. مدیریت هزینه مقیاس بزرگ
• 95. معماری بدون سرور (Serverless) برای پردازش
• 96. Event-Driven Architecture در خودرانی
• 97. طراحی API برای خدمات داده خودران
• 98. مانیتورینگ و آلارم پایپ‌لاین
• 99. استراتژی راه‌اندازی تدریجی (Rollout)
• 100. نگاه آینده: داده‌های تولیدی و دیجیتال تویین