کتاب راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری با استفاده از Red Hat OpenShift با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری با استفاده از Red Hat OpenShift

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم رایانش ابری و پلتفرم‌های کانتینری
• 2. معماری و ساختار پلتفرم Red Hat OpenShift
• 3. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط OpenShift AI
• 5. مدیریت منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی در پلتفرم‌های ابری
• 6. مفاهیم اولیه کانتینری‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. کار با Data Science Projects در محیط OpenShift
• 8. مدیریت نوت‌بوک‌های Jupyter در فضای ابری
• 9. یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های یادگیری ماشین با زیرساخت ابری
• 10. استفاده از محیط‌های توسعه مدیریت‌شده برای دانشمندان داده
• 11. مدیریت مخازن داده و دسترسی به منابع ذخیره‌سازی
• 12. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی کلاستر OpenShift
• 13. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و GPU در پردازش‌های ابری
• 14. مبانی مدل‌سازی و پیاده‌سازی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 16. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت مدل‌ها
• 17. مفاهیم Model Serving و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در پلتفرم OpenShift
• 19. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های یادگیری ماشین ابری
• 20. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 21. یکپارچه‌سازی خط لوله CI/CD با پروژه‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از الگوهای آماده برای استقرار سریع مدل‌ها
• 23. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین
• 24. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در فضای ابری
• 25. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 26. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی مبتنی بر کانتینر
• 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در کلاسترهای ابری
• 28. امن‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای داخلی
• 29. بررسی ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی