فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی چرخه CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از GitHub Actions و DVC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی چرخه CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از GitHub Actions و DVC

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت خودکارسازی
• 3. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های ML
• 5. آشنایی با Git و مدیریت کدهای یادگیری ماشین
• 6. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه داده‌ها با DVC
• 7. ساختاردهی به پروژه‌های داده‌محور
• 8. نصب و پیکربندی ابزار DVC در محیط محلی
• 9. مدیریت مخازن داده و نسخه‌بندی فایل‌های حجیم
• 10. اتصال DVC به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 11. مدیریت خط لوله داده‌ها با DVC Pipelines
• 12. خودکارسازی پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از DVC
• 13. آشنایی با مفاهیم CI/CD در توسعه نرم‌افزار
• 14. معماری GitHub Actions برای اتوماسیون فرآیندها
• 15. ایجاد اولین گردش کار (Workflow) در GitHub Actions
• 16. استفاده از Runnerها در GitHub Actions
• 17. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی در پروژه‌های ML
• 18. اجرای خودکار تست‌های واحد برای کدهای یادگیری ماشین
• 19. تست صحت داده‌ها و بررسی کیفیت ورودی‌ها
• 20. پیاده‌سازی تست‌های یکپارچگی برای مدل‌های آموزش‌دیده
• 21. خودکارسازی فرآیند آموزش مدل (Automated Training)
• 22. استفاده از GitHub Actions برای اجرای اسکریپت‌های آموزش
• 23. پیکربندی پارامترهای مدل در خط لوله CI/CD
• 24. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی خودکار مدل‌های خروجی
• 25. مانیتورینگ فرآیند آموزش در GitHub Actions
• 26. استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
• 27. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج (Inference) با استفاده از کانتینرها
• 28. مدیریت تصاویر داکر در چرخه CI/CD
• 29. استقرار خودکار مدل‌ها در محیط‌های تست
• 30. ارزیابی خودکار مدل پس از هر تغییر در کد یا داده
• 31. مقایسه عملکرد مدل‌های جدید با نسخه‌های پیشین
• 32. مدیریت لاگ‌ها و گزارش‌های اجرای خط لوله
• 33. ایجاد داشبورد گزارش‌دهی برای نتایج آموزش
• 34. امنیت در خط لوله CI/CD و مدیریت کلیدهای دسترسی
• 35. بهینه‌سازی زمان اجرای خط لوله در GitHub Actions
• 36. استفاده از کش (Caching) برای تسریع آموزش مدل‌ها
• 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی (Rollback)
• 38. مستندسازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین
• 39. یکپارچه‌سازی DVC و GitHub Actions در پروژه‌های واقعی
• 40. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط لوله‌های ML
• 41. اصول مانیتورینگ مدل در محیط عملیاتی
• 42. به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 43. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی MLOps
• 44. استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 45. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوشمند
• 46. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه برای سازمان‌ها