دوره ابزارهای پیشرفته ارکستراسیون ML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای پیشرفته ارکستراسیون ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای ارکستراسیون یادگیری ماشین
• 2. معماری میکروسرویس‌ها در یادگیری ماشین
• 3. کانتینرسازی با Docker برای مدل‌های ML
• 4. مدیریت و زمان‌بندی وظایف با Kubernetes
• 5. مقایسه ابزارهای ارکستراسیون: Kubeflow, MLflow, Sagemaker
• 6. استقرار مدل‌های ML با استفاده از Docker Compose
• 7. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط Production
• 8. مقیاس‌پذیری و تحمل‌پذیری در ارکستراسیون ML
• 9. مدیریت داده‌ها و خطوط لوله داده در ارکستراسیون
• 10. اتوماسیون آموزش مدل با Kubeflow Pipelines
• 11. استفاده از MLflow برای مدیریت آزمایش‌ها
• 12. اعتبارسنجی و تست مدل‌های ML در خطوط لوله
• 13. استقرار مدل‌ها به صورت Serverless با استفاده از AWS Lambda
• 14. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای آموزش مدل
• 15. امنیت در ارکستراسیون یادگیری ماشین
• 16. مدیریت نسخه‌های مدل و بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 17. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تشخیص Drift مدل
• 18. یکپارچه‌سازی CI/CD با خطوط لوله ارکستراسیون ML
• 19. مدیریت پیکربندی و Secretها در Kubernetes
• 20. استفاده از AutoScaling برای مقیاس‌بندی پویا
• 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های Canary Deployment
• 22. مدیریت لاگ‌ها و ردیابی خطاها در ارکستراسیون
• 23. استفاده از ابزارهای توزیع شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 24. مقایسه انواع Storageها برای داده‌های ML
• 25. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ارکستراسیون ML
• 26. استفاده از GPUها در Kubernetes
• 27. مدیریت وابستگی‌ها و پکیج‌ها در محیط ارکستراسیون
• 28. استقرار مدل‌های ML بر روی Edge Devices
• 29. استفاده از Kubeflow برای استقرار مدل‌های TensorFlow
• 30. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهی بر اساس عملکرد مدل
• 32. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 33. بررسی الگوهای طراحی برای ارکستراسیون ML
• 34. مقیاس‌بندی خطوط لوله داده با Apache Spark
• 35. استفاده از Kafka برای جریان داده در خطوط لوله ML
• 36. مدیریت منابع و محدودیت‌ها در Kubernetes
• 37. استفاده از Service Mesh برای مدیریت ارتباطات میکروسرویس‌ها
• 38. استقرار مدل‌های ML با استفاده از Seldon Core
• 39. استفاده از ابزارهای observability برای درک رفتار سیستم
• 40. بررسی چالش‌های ارکستراسیون ML در مقیاس بزرگ
• 41. استفاده از ابزارهای مدیریت API برای دسترسی به مدل‌ها
• 42. پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت هویت و دسترسی
• 43. استفاده از ابزارهای مدیریت هزینه برای ارکستراسیون ML
• 44. بهینه‌سازی خطوط لوله ML برای کاهش زمان اجرا
• 45. بررسی ابزارهای ارکستراسیون مبتنی بر Cloud