فلش‌کارت‌های آموزشی نقشه راه عملیاتی‌سازی و مدیریت چرخه‌ حیات پروژه‌های یادگیری ماشین (MLOps) مطابق با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نقشه راه عملیاتی‌سازی و مدیریت چرخه‌ حیات پروژه‌های یادگیری ماشین (MLOps) مطابق با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 2. تفاوت‌های بنیادین مهندسی نرم‌افزار سنتی و مهندسی یادگیری ماشین
• 3. نقش و مسئولیت‌های تیم‌های مهندسی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. تعریف مسئله و تعیین معیارهای موفقیت پروژه
• 5. ارزیابی امکان‌سنجی فنی و تحلیل نیازمندی‌های داده‌محور
• 6. جمع‌آوری و مدیریت منابع داده با رویکرد اخلاق‌مدار
• 7. روش‌های استاندارد پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 9. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها برای آموزش و ارزیابی
• 10. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس ماهیت مسئله
• 11. مبانی آموزش مدل و تنظیم ابرپارامترها
• 12. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 13. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 14. تکنیک‌های اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد مدل
• 15. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های عیب‌یابی فنی
• 16. استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی و سرورهای داخلی
• 17. معماری خط لوله یادگیری ماشین و اتوماسیون جریان کاری
• 18. یکپارچه‌سازی مدل با سیستم‌های نرم‌افزاری موجود
• 19. نظارت بر عملکرد مدل در محیط تولید و پایش انحرافات
• 20. استراتژی‌های بازآموزی مدل و به‌روزرسانی سیستم
• 21. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی و بهینه‌سازی منابع
• 22. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین و حفاظت از داده‌ها
• 23. تست‌های پذیرش و تضمین کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 24. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی پیشرفت پروژه
• 25. مدیریت چابک در چرخه‌ حیات پروژه‌های داده‌محور
• 26. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های صنعتی
• 27. مدیریت بدهی فنی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 28. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 29. ارائه نتایج به ذینفعان و تحلیل بازخوردها
• 30. بهبود مستمر و نگهداری بلندمدت سیستم‌های هوشمند