کتاب پیاده‌سازی خط‌لوله‌های هوشمند و پایدار هوش مصنوعی با رویکرد GitOps و ابزار Argo با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی خط‌لوله‌های هوشمند و پایدار هوش مصنوعی با رویکرد GitOps و ابزار Argo

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های خودکارسازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار مدرن و ضرورت رویکرد GitOps در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر کانتینر و کوبرنتیز
• 4. مدیریت زیرساخت به عنوان کد برای محیط‌های یادگیری ماشین
• 5. نقش ابزار Argo CD در خودکارسازی استقرار مدل‌های هوشمند
• 6. ساختار خط‌لوله‌های CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 7. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با مخازن کد Git
• 8. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها با ابزارهای مبتنی بر Git
• 9. استقرار خودکار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 10. پایش و نظارت بر سلامت مدل‌های مستقر شده در کلاستر
• 11. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های محیطی با رویکرد GitOps
• 12. امنیت در خط‌لوله‌های استقرار هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای ملی
• 13. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز
• 14. مدیریت چرخه‌های بازآموزی مدل‌ها به صورت خودکار
• 15. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در خط‌لوله‌های یکپارچه
• 16. ایجاد محیط‌های تست و توسعه ایزوله برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 17. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌های نرم‌افزاری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. استفاده از Argo Workflows برای مدیریت وظایف پردازشی سنگین
• 19. استراتژی‌های استقرار تدریجی و Canary برای به‌روزرسانی مدل‌ها
• 20. بازیابی سریع سیستم پس از خطا با استفاده از قابلیت‌های GitOps
• 21. مستندسازی خودکار تغییرات در مدل‌ها و زیرساخت‌ها
• 22. مدیریت پیکربندی‌های چندمحیطی برای توسعه، تست و عملیات
• 23. پایش عملکرد مدل و بازخورد به خط‌لوله استقرار
• 24. امن‌سازی مخازن کد و تصاویر کانتینر در زنجیره تأمین نرم‌افزار
• 25. تطبیق سیاست‌های دسترسی و احراز هویت در محیط‌های عملیاتی
• 26. مانیتورینگ منابع سخت‌افزاری GPU در کلاستر
• 27. خودکارسازی فرآیند حذف مدل‌های منسوخ و پاکسازی منابع
• 28. مدیریت لاگ‌ها و گزارش‌گیری متمرکز از مدل‌های هوشمند
• 29. بهینه‌سازی تداوم سرویس در زمان ارتقای زیرساخت‌های ابری
• 30. توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی با رویکرد مقیاس‌پذیر و پایدار
• 31. ارزیابی بلوغ فرآیندهای MLOps در سازمان‌های پیشرو
• 32. ارائه گزارش‌های مدیریتی از وضعیت سلامت و پایداری خط‌لوله‌ها