کتاب نقشه راه عملیاتیسازی و مدیریت چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین (MLOps) مطابق با استانداردهای مهندسی نرمافزار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره نقشه راه عملیاتیسازی و مدیریت چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین (MLOps) مطابق با استانداردهای مهندسی نرمافزار
موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی
موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و مدیریت پروژههای نرمافزاری
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین
- 2. تفاوتهای بنیادین مهندسی نرمافزار سنتی و مهندسی یادگیری ماشین
- 3. نقش و مسئولیتهای تیمهای مهندسی در پروژههای هوش مصنوعی
- 4. تعریف مسئله و تعیین معیارهای موفقیت پروژه
- 5. ارزیابی امکانسنجی فنی و تحلیل نیازمندیهای دادهمحور
- 6. جمعآوری و مدیریت منابع داده با رویکرد اخلاقمدار
- 7. روشهای استاندارد پاکسازی و پیشپردازش دادهها
- 8. مهندسی ویژگیها و انتخاب متغیرهای کلیدی
- 9. استراتژیهای تقسیمبندی دادهها برای آموزش و ارزیابی
- 10. انتخاب مدلهای یادگیری ماشین بر اساس ماهیت مسئله
- 11. مبانی آموزش مدل و تنظیم ابرپارامترها
- 12. استفاده از محیطهای توسعه یکپارچه برای پروژههای هوش مصنوعی
- 13. مدیریت نسخهبندی دادهها و مدلها
- 14. تکنیکهای اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد مدل
- 15. تحلیل خطاهای مدل و روشهای عیبیابی فنی
- 16. استقرار مدل در محیطهای عملیاتی و سرورهای داخلی
- 17. معماری خط لوله یادگیری ماشین و اتوماسیون جریان کاری
- 18. یکپارچهسازی مدل با سیستمهای نرمافزاری موجود
- 19. نظارت بر عملکرد مدل در محیط تولید و پایش انحرافات
- 20. استراتژیهای بازآموزی مدل و بهروزرسانی سیستم
- 21. مدیریت زیرساختهای محاسباتی و بهینهسازی منابع
- 22. امنیت در پروژههای یادگیری ماشین و حفاظت از دادهها
- 23. تستهای پذیرش و تضمین کیفیت در پروژههای هوش مصنوعی
- 24. مستندسازی فنی و گزارشدهی پیشرفت پروژه
- 25. مدیریت چابک در چرخه حیات پروژههای دادهمحور
- 26. مقیاسپذیری سیستمهای یادگیری ماشین در محیطهای صنعتی
- 27. مدیریت بدهی فنی در پروژههای هوش مصنوعی
- 28. اصول اخلاقی و مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 29. ارائه نتایج به ذینفعان و تحلیل بازخوردها
- 30. بهبود مستمر و نگهداری بلندمدت سیستمهای هوشمند
تگها:
MLOps
چرخه حیات یادگیری ماشین
ساختار پروژه های داده محور
عملیاتی سازی مدل
مدیریت پروژه هوش مصنوعی
مهندسی نرم افزار
مهندسی یادگیری ماشین
هوش مصنوعی کاربردی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.