فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های پردازش داده‌های حجیم برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Ray

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های پردازش داده‌های حجیم برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Ray

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سیستم‌های توزیع‌شده در پردازش داده‌های حجیم
• 2. آشنایی با چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی
• 3. معرفی و نصب فریم‌ورک Ray در محیط‌های عملیاتی
• 4. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف در خوشه‌های محاسباتی
• 5. مفاهیم پایه در Ray Core و مدل برنامه‌نویسی توزیع‌شده
• 6. پیاده‌سازی توابع توزیع‌شده با استفاده از Ray Remote
• 7. مدیریت وضعیت و حافظه اشتراکی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 8. آشنایی با ساختار داده‌های توزیع‌شده در Ray
• 9. طراحی خط‌لوله‌های داده برای پیش‌پردازش متون و تصاویر
• 10. استفاده از Ray Data برای بارگذاری و تبدیل داده‌های حجیم
• 11. بهینه‌سازی عملیات خواندن و نوشتن در سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 12. مدیریت جریان داده‌های چندوجهی در خط‌لوله‌های پردازش
• 13. استفاده از Ray Dataset برای مدیریت مجموعه‌داده‌های عظیم
• 14. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده‌ها در مراحل پیش‌پردازش
• 15. تکنیک‌های مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 16. نظارت و پایش عملکرد سیستم‌های مبتنی بر Ray
• 17. عیب‌یابی و تحلیل گلوگاه‌های پردازشی در خوشه‌های بزرگ
• 18. معرفی Ray Train برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. استراتژی‌های تقسیم داده برای آموزش مدل‌های چندوجهی
• 20. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ با استفاده از Ray
• 21. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ای در فرآیندهای آموزشی
• 22. استفاده از Ray Serve برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. طراحی معماری سرویس‌دهی مقیاس‌پذیر برای مدل‌های چندوجهی
• 24. مدیریت بار و مقیاس‌پذیری پویا در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 25. یکپارچه‌سازی Ray با اکوسیستم‌های پردازش داده مانند Apache Spark
• 26. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های عظیم
• 27. طراحی معماری سیستم‌های تاب‌آور در برابر خرابی گره‌ها
• 28. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سریال‌سازی داده در Ray
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادی با استفاده از خط‌لوله‌های توزیع‌شده
• 30. تجزیه و تحلیل عملکرد سیستم در مقیاس‌های بزرگ
• 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های پردازش داده
• 32. مدیریت نسخه‌بندی و نگهداری خط‌لوله‌های داده
• 33. تست و اعتبارسنجی خط‌لوله‌های پردازش توزیع‌شده
• 34. مطالعه موردی طراحی زیرساخت پردازش برای داده‌های حجیم چندوجهی
• 35. به‌کارگیری بهترین تجربیات در نگهداری سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. مستندسازی و استانداردهای توسعه در پروژه‌های هوش مصنوعی