فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از FastAPI و Docker در محیط‌های عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از FastAPI و Docker در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و عملیات داده (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی یادگیری ماشین و چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم استقرار و عملیات داده در محیط‌های عملیاتی
• 3. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر میکروسرویس‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. مبانی فریم‌ورک FastAPI و مزایای آن در سرویس‌دهی مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. طراحی ساختار پروژه و سازماندهی کدهای یادگیری ماشین
• 7. ایجاد اولین API برای استنتاج مدل با FastAPI
• 8. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌های HTTP در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 9. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با استفاده از Pydantic
• 10. مدیریت خطاها و استثنائات در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 11. آشنایی با مفاهیم کانتینر‌سازی و معماری Docker
• 12. نوشتن فایل Dockerfile برای پروژه‌های پایتون و یادگیری ماشین
• 13. بهینه‌سازی تصاویر داکر برای کاهش حجم و افزایش سرعت استقرار
• 14. کار با Docker Compose برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
• 15. ایجاد محیط‌های ایزوله برای مدل و وابستگی‌های آن
• 16. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین و نسخه‌بندی فایل‌های وزنی
• 17. پیش‌پردازش داده‌ها در محیط عملیاتی و انطباق با داده‌های آموزشی
• 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین استنتاج مدل در محیط سرور
• 19. به‌کارگیری کتابخانه‌های علمی در محیط کانتینری
• 20. بررسی عملکرد مدل در محیط واقعی و پایش پاسخ‌ها
• 21. امنیت در سرویس‌های مبتنی بر FastAPI
• 22. پیاده‌سازی احراز هویت و دسترسی محدود برای APIهای هوش مصنوعی
• 23. مستندسازی خودکار APIها با استفاده از Swagger و ReDoc
• 24. مبانی تست واحد برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. تست یکپارچگی سرویس‌های هوش مصنوعی و FastAPI
• 26. استراتژی‌های ورود و ثبت رخدادها در سیستم‌های هوشمند
• 27. آشنایی با مفاهیم مقیاس‌پذیری و توزیع بار در استقرار مدل
• 28. تنظیمات محیطی و مدیریت متغیرهای حساس در داکر
• 29. مبانی استقرار مدل در محیط‌های ابری و سرورهای داخلی
• 30. آشنایی با ابزارهای پایش سلامت سرویس‌ها
• 31. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در زمان استنتاج مدل
• 32. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. استفاده از سیستم‌های صف و پردازش غیرهمزمان برای مدل‌های سنگین
• 34. مبانی استقرار مستمر و تحویل مستمر در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. آشنایی با ابزارهای خودکارسازی استقرار و CI/CD
• 36. مدیریت چرخه‌های بازآموزی مدل در محیط عملیاتی
• 37. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در بهره‌برداری از سامانه‌های هوشمند
• 38. پروژه نهایی: طراحی، کانتینر‌سازی و استقرار کامل یک مدل هوش مصنوعی در محیط عملیاتی