فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع استقرار و عملیاتی‌سازی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از Streamlit، Docker و Hugging Face

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استقرار و عملیاتی‌سازی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از Streamlit، Docker و Hugging Face

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی
• 2. آشنایی با چرخه حیات توسعه و عملیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و ابزارهای مدیریت بسته‌ها
• 4. مبانی طراحی رابط کاربری تعاملی برای هوش مصنوعی با کتابخانه Streamlit
• 5. مدیریت وضعیت و نشست‌های کاربر در برنامه‌های کاربردی Streamlit
• 6. طراحی فرم‌ها و ورودی‌های داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. نمایش بصری نتایج مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از نمودارها
• 8. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت حافظه در برنامه‌های مبتنی بر Streamlit
• 9. مفاهیم پایه مجازی‌سازی و ضرورت استفاده از Docker در توسعه نرم‌افزار
• 10. ساختار فایل Dockerfile و دستورات کلیدی برای ایمن‌سازی محیط اجرا
• 11. مدیریت وابستگی‌ها و بهینه‌سازی حجم تصاویر داکر
• 12. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
• 13. اصول شبکه در داکر و ارتباط میان کانتینرها
• 14. آشنایی با پلتفرم Hugging Face و مخازن مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. کار با کتابخانه Transformers برای بارگذاری و اجرای مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 16. استفاده از Hugging Face Spaces برای استقرار سریع نمونه‌های اولیه
• 17. روش‌های استنتاج مدل به صورت محلی و راه دور
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های Hugging Face با رابط کاربری Streamlit
• 19. مدیریت کلیدهای امنیتی و فایل‌های تنظیمات محیطی
• 20. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
• 21. اصول تست و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 22. مانیتورینگ و پایش سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از CI/CD برای خودکارسازی استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 24. استقرار کانتینرها در سرویس‌های ابری داخلی با رعایت الزامات امنیتی
• 25. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای تیم‌های فنی
• 26. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل تغییرات در چرخه حیات نرم‌افزار
• 27. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی (Latency) در استنتاج مدل‌های حجیم
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کشینگ برای کاهش بار پردازشی
• 29. مدیریت خطاهای رایج در محیط‌های عملیاتی هوش مصنوعی
• 30. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران در سامانه
• 32. ارائه پروژه نهایی و بررسی سناریوهای عیب‌یابی در تولید