کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های ویدئویی در محیط‌های ابری سازمانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های ویدئویی در محیط‌های ابری سازمانی

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم بنیادی عملیات یادگیری ماشین در سازمان
• 2. معماری چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند ویدئویی
• 3. آشنایی با مدل‌های یادگیری عمیق ویدئویی
• 4. معرفی فرمت ONNX و مزایای آن در مدل‌های ویدئویی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ویدئویی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. بهینه‌سازی مدل‌های ویدئویی برای استنتاج سریع
• 7. تبدیل مدل‌های هوش مصنوعی به فرمت استاندارد ONNX
• 8. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های ویدئویی قبل از استقرار
• 9. آشنایی با پلتفرم‌های رایانش ابری سازمانی
• 10. پیکربندی محیط‌های توسعه در Azure Machine Learning
• 11. مدیریت مخازن مدل و کنترل نسخه در MLOps
• 12. استقرار مدل‌های ویدئویی در Managed Endpoints
• 13. اصول کار با خوشه‌های Kubernetes در محیط‌های ابری
• 14. پیاده‌سازی AKS برای مقیاس‌پذیری مدل‌های ویدئویی
• 15. مدیریت منابع و تخصیص پردازنده گرافیکی در کلاسترها
• 16. ایمن‌سازی نقاط پایانی استنتاج در محیط‌های سازمانی
• 17. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 18. تحلیل تأخیر و نرخ پاسخ‌دهی در پردازش ویدئو
• 19. مدیریت خطا و بازیابی در خط لوله‌های استنتاج
• 20. اتوماسیون تست‌های استقرار با استفاده از CI/CD
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های ویدئویی با سرویس‌های ابری
• 22. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها بر اساس بار کاری
• 23. مدیریت هزینه‌های زیرساختی در اجرای مدل‌های هوشمند
• 24. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش ابری
• 25. ارائه گزارش‌های عملکرد و سلامت مدل به مدیران فنی
• 26. به‌روزرسانی و جایگزینی مدل‌ها بدون توقف سرویس
• 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های ویدئویی
• 28. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در کانتینرهای استنتاج
• 29. استفاده از محیط‌های ایزوله برای تست مدل‌های جدید
• 30. راهکارهای مقابله با افت عملکرد مدل در داده‌های واقعی
• 31. مستندسازی چرخه‌حیات و استانداردهای سازمانی در MLOps