کتاب پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از رایانش ابری و عملیات یادگیری ماشین (MLOps) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از رایانش ابری و عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 3. معرفی ابزارها و محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
• 4. مبانی رایانش ابری در خدمت هوش مصنوعی
• 5. بررسی سرویس‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 7. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل طبقه‌بندی
• 9. آموزش مدل‌های رگرسیون با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 10. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. مفهوم عملیات یادگیری ماشین یا MLOps
• 12. مدیریت نسخه‌گذاری داده‌ها و مدل‌ها
• 13. معرفی یادگیری ماشین خودکار یا AutoML
• 14. به‌کارگیری AutoML برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 15. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) هوش مصنوعی
• 16. کار با سرویس‌های تشخیص تصویر و متن ابری
• 17. معماری استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. آشنایی با چارچوب Flask برای توسعه وب‌سرویس‌های هوش مصنوعی
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در قالب وب‌سرویس
• 20. توسعه رابط کاربری برای نمایش نتایج پیش‌بینی
• 21. کانتینری‌سازی مدل‌ها با داکر
• 22. مدیریت و ارکستراسی کانتینرها در محیط ابری
• 23. آشنایی با مفهوم لبه‌پردازی یا Edge ML
• 24. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در دستگاه‌های لبه
• 25. استراتژی‌های پایش و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 26. مدیریت خطاهای مدل در محیط عملیاتی
• 27. امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و داده‌های کاربران
• 28. رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های ابری
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 30. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع در رایانش ابری
• 32. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 33. تست و بازبینی خودکار مدل‌ها در خط لوله CI/CD
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با پایگاه‌های داده
• 35. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش عملکرد مدل
• 36. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 37. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در فضای ابری
• 38. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 39. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد سامانه هوش مصنوعی