کتاب MLOps: توسعه و عملیات هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره MLOps: توسعه و عملیات هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای MLOps
• 2. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. معماری سیستم‌های MLOps
• 4. مدیریت داده برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. جمع‌آوری و برچسب‌زنی داده‌ها
• 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 7. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 8. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی داده‌ها
• 9. کنترل نسخه مدل‌ها و کد
• 10. سیستم‌های مدیریت آزمایش
• 11. اتوماسیون آموزش مدل
• 12. بسته‌بندی مدل برای استقرار
• 13. استقرار مدل در محیط‌های مختلف
• 14. مبانی زیرساخت ابری
• 15. استفاده از کانتینرها (Docker) در MLOps
• 16. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
• 17. مانیتورینگ عملکرد مدل
• 18. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 19. آلارم‌دهی و پاسخ به حوادث
• 20. بازآموزی خودکار مدل
• 21. مدیریت تغییرات مدل
• 22. تست و اعتبارسنجی مدل
• 23. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. حفاظت از داده‌ها در طول چرخه حیات مدل
• 25. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MLOps
• 26. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
• 27. استفاده از ابزارهای CI/CD در MLOps
• 28. معرفی ابزارهای محبوب MLOps (MLflow, Kubeflow)
• 29. پیاده‌سازی خط لوله MLOps با MLflow
• 30. استفاده از Kubeflow برای استقرار مدل
• 31. مدیریت پیکربندی مدل
• 32. مستندسازی مدل و داده‌ها
• 33. همکاری تیمی در پروژه‌های MLOps
• 34. بهبود مستمر فرآیندهای MLOps
• 35. معماری میکروسرویس‌ها در MLOps
• 36. استفاده از APIها برای دسترسی به مدل‌ها
• 37. مقایسه روش‌های مختلف استقرار مدل
• 38. استفاده از توزیع‌کننده‌های مدل
• 39. تحلیل اثرات تغییرات مدل بر عملکرد سیستم
• 40. مدیریت ریسک در MLOps
• 41. استانداردهای کیفیت داده برای MLOps
• 42. معماری داده برای MLOps در مقیاس بزرگ
• 43. بهینه‌سازی مصرف انرژی در MLOps
• 44. آینده MLOps و روندهای نوظهور
• 45. مبانی یادگیری تقویتی در MLOps