فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی و نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Vertex AI

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش عملیات هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و زیرساخت‌های ابری
• 3. معماری چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. اهمیت ارزیابی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 5. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 7. تجزیه و تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و دقت مدل
• 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق در Vertex AI
• 9. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای ارزیابی دقیق
• 10. شناسایی سوگیری و انحراف در داده‌های آموزشی
• 11. روش‌های نمونه‌برداری برای آزمون مدل
• 12. استفاده از Vertex AI Pipelines برای خودکارسازی ارزیابی
• 13. بررسی عملکرد مدل در محیط‌های واقعی
• 14. نظارت بر مدل در حال اجرا و شناسایی افت عملکرد
• 15. مفهوم انحراف داده و تأثیر آن بر دقت پیش‌بینی
• 16. شناسایی انحراف در توزیع ویژگی‌ها
• 17. تنظیم آستانه‌های هشدار برای پایش مدل
• 18. استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
• 19. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از Vertex AI Experiments
• 20. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای گزارش‌دهی نتایج
• 21. تفسیرپذیری مدل با استفاده از Vertex Explainable AI
• 22. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری مدل
• 23. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل کیفیت
• 25. تست استرس و پایداری مدل‌های مستقر شده
• 26. بهینه‌سازی پارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 27. پیاده‌سازی تست‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
• 28. امنیت و حریم خصوصی در چرخه حیات مدل
• 29. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌های انطباق
• 30. حکمرانی هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای اخلاقی
• 31. استقرار مدل‌های بهینه در محیط عملیاتی
• 32. پایش مستمر و نگهداری مدل‌های تولیدی
• 33. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. بهترین تجربیات در مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین
• 35. آینده هوش مصنوعی و خودکارسازی نظارت بر مدل‌ها