دوره الگوهای مونتورینگ و مشاهدگی عامل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوهای مونتورینگ و مشاهدگی عامل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: مונیتورینگ و مشاهدگی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر مونتورینگ و مشاهدگی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم پایه مونتورینگ: لاگ، متریک، trace
• 3. تفاوت مونتورینگ سنتی و مونتورینگ عامل‌های هوش مصنوعی
• 4. معمار Factor هوش مصنوعی و نقاط beobachtbarkeit
• 5. ابزارهای لاگ‌گیری برای Factorهای هوش مصنوعی
• 6. استانداردهای لاگ (JSON، Structured Logging) برای Factorها
• 7. جمع‌آوری متریک‌های عملکردی Factor (latency, throughput, error rate)
• 8. متریک‌های خاص هوش مصنوعی: دقت، recall، F1، drift
• 9. توزیع tracing در سیستم‌های چندعامل
• 10. انتشار traced با OpenTelemetry در Factorهای AI
• 11. استفاده از spans برای ردیابی فرآیند تصمیم‌گیری
• 12. انحراف مدل (Model Drift) و تشخیص آن از طریق مشاهدگی
• 13. مونتورینگ دیتای ورودی و خروجی Factor
• 14. تشخیص anomaly در لاگ‌های Factor با ML
• 15. تنظیم هشدارها (alerts) بر پایهٔ متریک و لاگ
• 16. استراتژی‌های sampling برای trace و لاگ در مقیاس بالا
• 17. استفاده از dashboards (Grafana, Kibana) برای نمایش وضعیت Factor
• 18. یکپارچه‌سازی مونتورینگ با CI/CD pipeline برای Factorها
• 19. تست‌هایynthetic برای ارزیابی مشاهدگی Factor
• 20. مدیریت هزینه‌های مونتورینگ در ابری
• 21. بهترین pratices برای لاگ‌سازی امنیتی Factor
• 22. حریم خصوصی و انonimyzation داده‌های لاگ
• 23. استفاده از eBPF برای مشاهدگی سطح_kernel Factor
• 24. مونتورینگ Factorهای Reinforcement Learning
• 25. مشاهدگی در Factorهای LLM (بزرگ مدل‌های زبانی)
• 26. ردیابی توکن‌ها و هزینه‌های محاسبه‌ای در LLM
• 27. تشخیص hallucinations از طریق لاگ و متریک
• 28. مونتورینگ Factorهای multimodal (تصویر، صوت، متن)
• 29. استفاده از service mesh (Istio) برای مشاهدگی Factor
• 30. توزیع load balancing و أثر آن بر مونتورینگ
• 31. الگوهای circuit breaker و retry در Factorها
• 32. مونتورینگ وضعیت stateful Factorها
• 33. مدیریت checkpoint و بازگردانی در Factorهای آموزش‑دهی
• 34. مشاهدگی در Factorهای edge و IoT
• 35. استفاده از wasm sandbox برای ایzolation و مشاهدگی
• 36. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ticketing (PagerDuty, Opsgenie)
• 37. گزارش‌دهی منظم و KPIهای مشاهدگی
• 38. audit و соответствие استانداردтам (SOC2, ISO27001) برای Factorها
• 39. بهینه‌سازی هزینه‌های tracing با sampling inteligente
• 40. استفاده از AI برای تحلیل خودکار لاگ‌ها (log‑analytics)
• 41. تشخیص روندها و پیش‌بینی failure با مدل‌های سری زمانی
• 42. تست‌های chaos engineering برای بررسی استقامت مشاهدگی
• 43. ایجاد runbookهای incident response بر پایهٔ داده‌های مشاهدگی
• 44. آموزش تیم‌ها برای kultura مشاهدگی
• 45. مستقبل مونتورینگ Factorها: направления و فناوری‌های نوین