فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار هوشمند مدل‌های یادگیری ماشین با Docker و Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار هوشمند مدل‌های یادگیری ماشین با Docker و Kubernetes

موضوع کلی: توسعه و استقرار نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری میکروسرویس‌ها و کانتینرسازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه‌ای Docker و کانتینرسازی
• 3. معماری میکروسرویس‌ها: اصول و مزایا
• 4. Docker: نصب و پیکربندی
• 5. ساخت تصاویر Docker سفارشی
• 6. Docker Hub: مدیریت و انتشار تصاویر
• 7. شبکه‌سازی در Docker
• 8. ذخیره‌سازی داده‌ها در Docker
• 9. Docker Compose: مدیریت چند کانتینری
• 10. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 11. معماری Kubernetes: اجزا و مفاهیم کلیدی
• 12. Podها: واحد استقرار در Kubernetes
• 13. Deploymentها: مدیریت نسخه‌های مختلف برنامه
• 14. Serviceها: افشای برنامه‌ها در Kubernetes
• 15. ConfigMapها و Secretها: مدیریت پیکربندی و اطلاعات حساس
• 16. Ingress: دسترسی خارجی به برنامه‌ها
• 17. Namespaces: جداسازی منابع در Kubernetes
• 18. Health Checkها: مانیتورینگ سلامت برنامه‌ها
• 19. Autoscaling: مقیاس‌بندی خودکار برنامه‌ها
• 20. مدیریت لاگ‌ها در Kubernetes
• 21. مانیتورینگ Kubernetes با استفاده از داشبورد
• 22. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Docker
• 23. بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در Docker
• 24. استفاده از Docker Compose برای استقرار مدل‌ها
• 25. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes
• 26. مدیریت منابع (CPU و حافظه) برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در کانتینرها
• 28. استفاده از GPU در Kubernetes برای یادگیری ماشین
• 29. مدل‌های پیش‌بینی‌شونده (Predictive Models) و استقرار آن‌ها
• 30. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 31. استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 32. استفاده از TensorFlow Serving در Kubernetes
• 33. استفاده از TorchServe در Kubernetes
• 34. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 35. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes
• 36. به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین بدون وقفه (Zero-Downtime)
• 37. استفاده از CI/CD برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. مدیریت دسترسی به منابع Kubernetes
• 40. استفاده از شبکه‌های خصوصی در Kubernetes
• 41. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 42. استفاده از AWS EKS برای استقرار مدل‌ها
• 43. استقرار مدل‌ها در Google Kubernetes Engine (GKE)
• 44. استقرار مدل‌ها در Azure Kubernetes Service (AKS)
• 45. استفاده از Minikube برای توسعه و تست محلی
• 46. استفاده از Kind برای تست Kubernetes
• 47. عیب‌یابی مشکلات استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. استفاده از Operatorها برای مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
• 50. معماری Event-Driven در Kubernetes
• 51. استفاده از Kafka در Kubernetes برای پردازش جریان داده
• 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow
• 53. معرفی Kubeflow: پلتفرم یادگیری ماشین در Kubernetes
• 54. استفاده از Pipelines در Kubeflow
• 55. استقرار مدل‌ها با استفاده از KFServing
• 56. مدیریت آزمایش‌ها (Experiments) با Kubeflow
• 57. استفاده از Notebookها در Kubeflow
• 58. مدیریت داده‌ها با Kubeflow
• 59. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. مفاهیم پیشرفته Kubernetes
• 61. استفاده از Service Mesh در Kubernetes
• 62. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه (Edge Computing)
• 63. امنیت کانتینرها و تصاویر Docker
• 64. استفاده از ابزارهای تحلیل آسیب‌پذیری کانتینر
• 65. مفاهیم پیشرفته Docker
• 66. بهینه‌سازی تصاویر Docker برای کاهش حجم
• 67. استفاده از لایه‌های کش (Cache Layers) در Docker
• 68. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های Hybrid Cloud
• 69. استفاده از Virtualization در Kubernetes
• 70. مدیریت Statefulness در Kubernetes
• 71. استفاده از StatefulSets در Kubernetes
• 72. استفاده از Persistent Volumes در Kubernetes
• 73. استفاده از Persistent Volume Claims در Kubernetes