فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از MLFlow و Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از MLFlow و Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با چالش‌های استقرار و مدیریت مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 3. معرفی پلتفرم MLFlow و نقش آن در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Databricks برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. ساختار پروژه و سازماندهی کدها در MLFlow
• 7. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها با استفاده از MLFlow Tracking
• 8. مدیریت پارامترها و معیارهای ارزیابی در فرآیند آموزش مدل
• 9. کار با MLFlow UI برای تحلیل و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 10. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده با MLFlow Models
• 11. مفهوم مدل‌های سفارشی و بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
• 12. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با MLFlow Model Registry
• 13. بررسی مراحل چرخه حیات مدل از توسعه تا تولید
• 14. استفاده از MLflow Projects برای بازتولیدپذیری آزمایش‌ها
• 15. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فراپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. روش‌های جستجوی شبکه‌ای و تصادفی برای یافتن بهترین پارامترها
• 17. یکپارچه‌سازی MLFlow با الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراپارامتر
• 18. مانیتورینگ و ثبت خودکار در حین آموزش مدل
• 19. مدیریت داده‌های آموزشی و نسخه‌بندی دیتاست‌ها در Databricks
• 20. استفاده از Delta Lake برای مدیریت یکپارچه داده‌های هوش مصنوعی
• 21. پیاده‌سازی خط لوله استقرار مدل با استفاده از ابزارهای اتوماسیون
• 22. ارزیابی کیفیت مدل قبل از تایید نهایی در Model Registry
• 23. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت در محیط Databricks
• 24. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 25. تشخیص انحراف داده‌ها و افت دقت مدل در گذر زمان
• 26. استراتژی‌های بازآموزی مدل و به‌روزرسانی خودکار
• 27. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای تیم‌های فنی
• 28. بهینه‌سازی منابع محاسباتی در خوشه‌های Databricks
• 29. حل خطاهای رایج در فرآیند مدیریت مدل‌ها
• 30. تطبیق استانداردهای اخلاق حرفه‌ای در توسعه هوش مصنوعی
• 31. کاربرد MLFlow در تیم‌های چندنفره و مدیریت همکاری‌ها
• 32. ایجاد گزارش‌های تحلیلی از روند بهبود مدل‌ها
• 33. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 34. مدیریت هزینه‌های پردازشی در چرخه حیات مدل
• 35. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم فراپارامترها برای مدل‌های پیچیده
• 36. به‌کارگیری مدل‌ها در محیط‌های تولیدی با استفاده از REST API
• 37. مانیتورینگ بلادرنگ و ثبت لاگ‌های خطا در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 38. اصول حکمرانی داده و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. استفاده از MLFlow برای مدیریت مدل‌های یادگیری عمیق
• 40. تست و اعتبارسنجی مدل‌های تولیدی پیش از انتشار نهایی