کتاب راهکارهای نوین در خودکارسازی و مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Kubeflow و توابع ابری (Serverless) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در خودکارسازی و مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Kubeflow و توابع ابری (Serverless)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و خودکارسازی فرآیندها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های خودکارسازی در چرخه‌ حیات یادگیری ماشین
  • 2. معماری سیستم‌های عملیات یادگیری ماشین MLOps
  • 3. آشنایی با مفاهیم زیرساختی در کوبرنتیز برای استقرار مدل‌ها
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی کوب‌فلو Kubeflow
  • 5. مدیریت منابع و پیکربندی کلاستر برای پردازش‌های هوش مصنوعی
  • 6. مقدمه‌ای بر خط‌لوله‌های یادگیری ماشین ML Pipelines
  • 7. طراحی و تعریف اجزای خط‌لوله در کوب‌فلو
  • 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 9. استفاده از مؤلفه‌های استاندارد برای تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها
  • 10. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از ابزارهای بومی
  • 11. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 12. پیاده‌سازی فرآیندهای ارزیابی خودکار مدل
  • 13. اعتبارسنجی و نظارت بر دقت مدل‌های آموزش‌دیده
  • 14. مفهوم محاسبات بدون سرور Serverless در اکوسیستم ابری
  • 15. مزایای استفاده از توابع ابری برای استنتاج مدل
  • 16. یکپارچه‌سازی توابع ابری با خط‌لوله‌های کوب‌فلو
  • 17. مدیریت رویدادها و تریگرها در فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 18. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها در مخازن مرکزی
  • 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از KServe
  • 20. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج مدل
  • 21. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
  • 22. استراتژی‌های به‌روزرسانی و بازآموزی خودکار مدل‌ها
  • 23. مدیریت لاگ‌ها و مستندسازی خودکار فرآیندها
  • 24. تأمین امنیت در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین و دسترسی‌ها
  • 25. رعایت اصول اخلاقی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 26. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازشی
  • 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط‌لوله‌های خودکار
  • 28. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای گزارش‌گیری از عملکرد مدل
  • 29. یکپارچه‌سازی مستمر و تحویل مستمر CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 30. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی عملیاتی MLOps
  • 31. آینده‌نگری در ابزارهای مدیریت چرخه‌ حیات هوش مصنوعی
  • 32. خلاصه و جمع‌بندی نهایی برای استقرار پروژه‌های سازمانی
تگ‌ها: MLOps پردازش ابری توابع بدون سرور خودکارسازی عملیات یادگیری ماشین کوب‌فلو مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.