کتاب پیاده‌سازی پردازش جریان داده توزیع‌شده برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بلادرنگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی پردازش جریان داده توزیع‌شده برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بلادرنگ

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش جریان داده توزیع‌شده برای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده توزیع‌شده و ضرورت آن در سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن
• 2. مقایسه پردازش دسته‌ای (Batch) و پردازش جریانی (Stream Processing) در سناریوهای یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با معماری و مفاهیم پایه‌ای سیستم‌های پیام‌رسان توزیع‌شده مانند آپاچی کافکا (Apache Kafka)
• 4. مدیریت پارتیشن‌بندی، افست‌ها و تضمین تحویل پیام در جریان‌های داده‌ای حجیم
• 5. آشنایی با موتورهای پردازش جریان توزیع‌شده (Apache Flink و Spark Streaming)
• 6. طراحی خطوط لوله داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Pipelines) برای ورودی مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مدیریت زمان در پردازش جریانی: Event Time در برابر Processing Time و مفهوم Watermarks
• 8. مدیریت پنجره‌های زمانی (Windowing Strategies) در استخراج ویژگی‌های لحظه‌ای
• 9. پیش‌پردازش و استخراج ویژگی‌های آنلاین (Online Feature Engineering) برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با موتورهای پردازش جریان برای استنتاج بلادرنگ (Real-time Inference)
• 11. مدیریت استقرار مدل‌ها (Model Serving) در معماری‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
• 12. استفاده از پلتفرم‌های تخصصی مدیریت ویژگی (Feature Stores) در جریان‌های داده‌ای
• 13. مدیریت انحراف داده (Data Drift) و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های بلادرنگ
• 14. مدیریت حالت (Stateful Stream Processing) و ذخیره‌سازی وضعیت در پردازش‌های توزیع‌شده
• 15. مدیریت خطا، تحمل پذیری (Fault Tolerance) و مکانیسم‌های Checkpoint در پردازش جریان
• 16. مقیاس‌پذیری افقی، مدیریت بار کاری و بهینه‌سازی منابع خوشه (Cluster Optimization)
• 17. امنیت داده‌ها، رمزنگاری و مدیریت دسترسی در جریان‌های داده توزیع‌شده
• 18. لاگ‌برداری، مانیتورینگ و ردیابی تراکنش‌ها (Tracing) در خطوط لوله هوش مصنوعی
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری آنلاین (Online Learning) و به‌روزرسانی تدریجی مدل‌ها با جریان داده
• 20. تست، شبیه‌سازی و بنچمارک‌گیری سیستم‌های پردازش جریان هوش مصنوعی تحت بار سنگین
• 21. پروژه جامع: پیاده‌سازی یک سیستم کامل پیش‌بینی و تحلیل هوش مصنوعی بلادرنگ با استفاده از فلیم و کافکا