کتاب اتوماسیون و استقرار عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون و استقرار عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های AWS برای یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با سرویس‌های کلیدی AWS در حوزه هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه اتوماسیون در چرخه‌ حیات یادگیری ماشین
• 4. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای استقرار مدل‌ها
• 6. مدیریت دسترسی و امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 7. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها با سرویس S3 برای آموزش مدل
• 8. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker و قابلیت‌های آن
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری
• 10. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر SageMaker
• 12. استفاده از الگوریتم‌های داخلی AWS برای تسریع آموزش
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از ابزارهای اتوماتیک
• 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 15. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی (Endpoint Deployment)
• 16. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در مدل‌های مستقر شده
• 17. ایجاد خط لوله (Pipeline) برای اتوماسیون آموزش و استقرار
• 18. استفاده از AWS Step Functions برای هماهنگی فرآیندهای یادگیری ماشین
• 19. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی
• 20. شناسایی و مدیریت انحراف داده‌ها (Data Drift) در مدل‌های فعال
• 21. اتوماسیون بازآموزی مدل با استفاده از رویدادها
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های میکروسرویس AWS
• 23. استفاده از Docker و کانتینرها برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. مدیریت مخازن تصاویر کانتینر با سرویس ECR
• 25. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی (Blue-Green Deployment)
• 26. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در زمان انتقال و استقرار
• 27. استفاده از AWS CloudFormation برای مدیریت زیرساخت به عنوان کد
• 28. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچگی برای کدهای یادگیری ماشین
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌های ابری
• 30. تأمین پایداری و در دسترس بودن مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Registry
• 32. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با مقررات ملی
• 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای بهبود بهره‌وری در سامانه‌های سازمانی
• 34. مستندسازی و گزارش‌گیری خودکار از عملکرد مدل‌ها
• 35. توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین با رویکرد DevOps و MLOps
• 36. پیکربندی شبکه و دسترسی‌های امنیتی برای محیط‌های استقرار
• 37. استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در پروژه‌های ML
• 38. بررسی موردی استقرار مدل‌های پردازش متن در فضای ابری
• 39. بررسی موردی استقرار مدل‌های بینایی ماشین در فضای ابری
• 40. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری با استفاده از نمونه‌های Spot
• 41. استفاده از ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری برای بهبود مستمر مدل
• 42. مدیریت نسخه‌های مدل و بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 43. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل بلادرنگ (Real-time Inference)
• 44. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های مستقر شده
• 45. ارتباط بین پایگاه‌های داده و سرویس‌های هوش مصنوعی
• 46. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های ورودی به مدل‌های ابری
• 47. تأمین امنیت در برابر حملات تزریق داده به مدل‌ها
• 48. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل هزینه‌های عملیاتی
• 49. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک چرخه کامل استقرار مدل در AWS