فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علم داده

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
• 3. چرخه حیات توسعه مدل یادگیری ماشین
• 4. توسعه و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌ها
• 5. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 6. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 8. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 9. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
• 10. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
• 11. زیرساخت‌های ابری برای MLOps
• 12. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
• 13. مدیریت پایگاه داده‌های یادگیری ماشین
• 14. اتوماسیون خط لوله داده (Data Pipeline Automation)
• 15. تست و تضمین کیفیت در MLOps
• 16. امنیت در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 17. حاکمیت داده (Data Governance) در MLOps
• 18. اصول DevOps و ارتباط آن با MLOps
• 19. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time)
• 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین دسته‌ای (Batch)
• 21. مدیریت و نظارت بر مدل‌های تولیدی
• 22. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 23. مدیریت انحراف داده (Data Drift)
• 24. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
• 25. تکنیک‌های تشخیص انحراف
• 26. بازیابی و بازگردانی مدل‌ها
• 27. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MLOps
• 28. بهینه‌سازی منابع در MLOps
• 29. طراحی معماری MLOps
• 30. اصول مهندسی قابل اطمینان (Reliable Engineering)
• 31. مدیریت خطا و استثناء در MLOps
• 32. مستندسازی فرآیندهای MLOps
• 33. کار تیمی و همکاری در تیم‌های MLOps
• 34. آموزش و توسعه مهارت‌های MLOps
• 35. اخلاق در یادگیری ماشین و MLOps
• 36. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 37. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
• 38. مطالعات موردی MLOps موفق
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 42. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 44. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 46. کاربرد LLMs در MLOps
• 47. تولید محتوا با LLMs
• 48. اصول یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 49. کاربرد یادگیری تقویتی در MLOps
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 51. کاربرد MLOps در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 53. کاربرد MLOps در تحلیل سری‌های زمانی
• 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
• 55. کاربرد MLOps در مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 56. یادگیری آموخته (Transfer Learning)
• 57. کاربرد MLOps در یادگیری آموخته
• 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 59. کاربرد MLOps در کاهش ابعاد
• 60. خوشه‌بندی (Clustering)
• 61. کاربرد MLOps در خوشه‌بندی
• 62. دسته‌بندی (Classification)
• 63. کاربرد MLOps در دسته‌بندی
• 64. رگرسیون (Regression)
• 65. کاربرد MLOps در رگرسیون
• 66. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 67. کاربرد MLOps در تشخیص ناهنجاری
• 68. مهندسی Prompt برای LLMs
• 69. تنظیم دقیق مدل‌های LLM (Fine-tuning)
• 70. ارزیابی و سنجش کیفیت LLMs
• 71. مدیریت داده‌های آموزشی برای LLMs
• 72. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 73. کاربرد LLMs در تولید کد
• 74. کاربرد LLMs در تحلیل داده
• 75. کاربرد LLMs در پشتیبانی مشتری
• 76. کاربرد LLMs در خودکارسازی وظایف
• 77. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 78. الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 79. کاربرد MLOps در داده‌کاوی
• 80. مدیریت کلان‌داده (Big Data Management)
• 81. پلتفرم‌های پردازش کلان‌داده
• 82. کاربرد MLOps در کلان‌داده
• 83. اصول مهندسی نرم‌افزار چابک (Agile)
• 84. نقش MLOps در پروژه‌های چابک
• 85. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های MLOps
• 86. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
• 87. آینده MLOps و یادگیری ماشین
• 88. نوآوری‌ها در حوزه MLOps
• 89. توسعه حرفه‌ای در MLOps
• 90. مسیر شغلی در MLOps
• 91. استانداردهای صنعتی MLOps
• 92. بهترین شیوه‌ها در MLOps
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
• 94. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 95. نقش هوش مصنوعی مسئولانه در MLOps
• 96. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث