فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت نسخه و حکمرانی مدل‌های هوش مصنوعی: از آزمایشگاه تا تولید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت نسخه و حکمرانی مدل‌های هوش مصنوعی: از آزمایشگاه تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی داده و عملیات هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت نسخه مدل
• 2. چرا مدیریت نسخه مدل مهم است؟
• 3. چالش‌های مدیریت مدل در محیط‌های تولید
• 4. معماری‌های مختلف برای مدیریت نسخه مدل
• 5. آشنایی با Git برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. استفاده از DVC (Data Version Control) برای ردیابی مدل‌ها و داده‌ها
• 7. ردیابی پارامترها و پیکربندی‌های مدل
• 8. مدیریت وابستگی‌های مدل
• 9. ایجاد خط لوله (Pipeline) برای آموزش و ارزیابی مدل
• 10. تست خودکار مدل‌ها
• 11. مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین نسخه
• 12. استقرار (Deployment) مدل‌ها: استراتژی‌ها و ابزارها
• 13. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط تولید
• 14. شناسایی و رفع انحراف مدل (Model Drift)
• 15. حکمرانی مدل: اصول و چارچوب‌ها
• 16. استانداردهای اسم‌گذاری مدل‌ها
• 17. کنترل دسترسی به مدل‌ها و داده‌ها
• 18. مستندسازی مدل‌ها
• 19. مدیریت ریسک‌های مرتبط با مدل
• 20. رعایت ملاحظات اخلاقی در مدیریت مدل
• 21. انطباق با مقررات (Compliance) در حوزه هوش مصنوعی
• 22. استفاده از Metadata Store برای مدیریت اطلاعات مدل
• 23. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی مدل‌ها
• 24. استفاده از مدل رجیستری (Model Registry)
• 25. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
• 26. مقایسه ابزارهای مدیریت نسخه مدل: MLflow, Comet, Weights & Biases
• 27. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. اتوماسیون فرآیند استقرار مدل
• 29. استفاده از کانتینرها (Docker) برای بسته‌بندی مدل‌ها
• 30. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون مدل‌ها
• 31. مقیاس‌پذیری استقرار مدل
• 32. نظارت بر مصرف منابع مدل
• 33. مدیریت Cost در استقرار مدل‌ها
• 34. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
• 35. ردیابی lineage داده‌ها و مدل‌ها
• 36. بهبود قابلیت بازتولیدپذیری مدل‌ها
• 37. مدیریت نسخه‌های داده‌های آموزشی
• 38. استفاده از ابزارهای observability برای مدل‌ها
• 39. عیب‌یابی مشکلات عملکرد مدل
• 40. ایجاد داشبوردهای مانیتورینگ مدل
• 41. بهره‌گیری از alerting برای شناسایی مشکلات مدل
• 42. مدیریت دسترسی‌های امن به مدل‌ها و داده‌ها
• 43. مدیریت تغییرات در مدل‌ها و داده‌ها
• 44. مستندسازی فرآیندهای مدیریت مدل
• 45. ایجاد گزارش‌های عملکرد مدل
• 46. بهینه‌سازی هزینه‌های مربوط به زیرساخت مدل
• 47. استفاده از ابزارهای خودکارسازی برای مدیریت مدل
• 48. مقایسه رویکردهای مختلف حکمرانی مدل
• 49. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مجدد مدل
• 50. استفاده از A/B testing برای ارزیابی مدل‌ها
• 51. مدیریت نسخه‌های مختلف داده‌های اعتبارسنجی
• 52. استفاده از ابزارهای DataOps برای مدیریت داده‌ها
• 53. مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌ها
• 54. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از پروفایلینگ
• 55. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تشخیص ناهنجاری‌ها
• 56. مدیریت مجوزهای دسترسی به مدل‌ها
• 57. تطبیق فرآیندهای مدیریت مدل با الزامات قانونی
• 58. استفاده از ابزارهای مدیریت ریسک برای مدل‌ها