کتاب صوتی استقرار مدل‌های یادگیری عمیق: انتقال مدل‌ها به محیط عملیاتی و ارائه خدمات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های یادگیری عمیق: انتقال مدل‌ها به محیط عملیاتی و ارائه خدمات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و چرایی استقرار مدل
• 2. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
• 3. انواع معماری‌های یادگیری عمیق (CNN, RNN, Transformers, etc.)
• 4. مسائل متداول در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. اهمیت فرآیند MLOps
• 6. اصول و چارچوب‌های MLOps
• 7. فازهای چرخه عمر مدل یادگیری عمیق
• 8. ارتباط بین توسعه مدل و استقرار
• 9. مدیریت داده در چرخه عمر مدل
• 10. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های اولیه
• 11. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 13. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
• 14. تقسیم داده‌ها (Data Splitting) برای آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 15. مدیریت و نگهداری داده‌های تولید (Production Data)
• 16. مراحل توسعه و آموزش مدل
• 17. انتخاب معماری مناسب برای مسئله
• 18. آموزش مدل با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
• 19. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 20. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 21. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 22. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب
• 23. تست و اعتبارسنجی مدل
• 24. مدیریت نسخه‌بندی مدل (Model Versioning)
• 25. ذخیره‌سازی و سازماندهی مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 27. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 28. هرس کردن مدل (Model Pruning)
• 29. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 30. تبدیل مدل به فرمت‌های سبک‌تر (مثلاً TensorFlow Lite, ONNX)
• 31. تکنیک‌های استنتاج سریع (Fast Inference)
• 32. انتخاب بستر (Platform) مناسب برای استقرار
• 33. محیط‌های ابری (Cloud Environments - AWS, GCP, Azure)
• 34. محیط‌های داخلی (On-Premises)
• 35. دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 36. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 37. مقدمه‌ای بر Docker
• 38. نوشتن Dockerfile برای برنامه‌های یادگیری عمیق
• 39. ساخت و مدیریت Image های Docker
• 40. استفاده از Docker Compose برای ارکستراسیون
• 41. معماری‌های استقرار مدل
• 42. استقرار مدل به عنوان API (RESTful API)
• 43. استقرار مدل برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 44. استقرار مدل برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
• 45. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Deployment)
• 46. استقرار مدل در محیط‌های Serverless
• 47. پلتفرم‌های ارکستراسیون کانتینر
• 48. معرفی Kubernetes
• 49. اصول Kubernetes: Pods, Deployments, Services
• 50. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Kubernetes
• 51. مدیریت منابع (Resource Management) در Kubernetes
• 52. مقیاس‌پذیری (Scalability) برنامه‌های مستقر شده
• 53. عیب‌یابی (Troubleshooting) در Kubernetes
• 54. فریم‌ورک‌های MLOps برای استقرار
• 55. معرفی TensorFlow Extended (TFX)
• 56. معرفی MLflow
• 57. معرفی Kubeflow
• 58. معرفی Seldon Core
• 59. مقایسه و انتخاب فریم‌ورک MLOps مناسب
• 60. پیاده‌سازی خطوط لوله (Pipelines) MLOps
• 61. طراحی خط لوله استقرار مدل
• 62. اتوماسیون فرآیند استقرار
• 63. ممیزی و نظارت (Auditing and Monitoring) مدل در محیط عملیاتی
• 64. متریک‌های کلیدی برای نظارت بر عملکرد مدل
• 65. تشخیص رانش داده (Data Drift)
• 66. تشخیص رانش مدل (Model Drift)
• 67. تنظیم آلارم‌ها و هشدارها
• 68. ابزارهای نظارتی (Monitoring Tools)
• 69. بازگشت به نسخه قبلی (Rollback) در صورت بروز مشکل
• 70. به‌روزرسانی مداوم مدل
• 71. فرآیند آموزش مجدد (Retraining) مدل
• 72. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل (Blue/Green Deployment, Canary Releases)
• 73. مدیریت ریسک در استقرار مدل
• 74. مسائل امنیتی در استقرار مدل
• 75. حفاظت از داده‌های حساس
• 76. امنیت API ها و دسترسی‌ها
• 77. اعتبارسنجی و احراز هویت (Authentication & Authorization)
• 78. ملاحظات حریم خصوصی (Privacy Considerations)
• 79. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 80. مسئولیت‌پذیری (Accountability)
• 81. شفافیت (Transparency)
• 82. سوگیری (Bias) در مدل‌ها و تأثیر آن بر استقرار
• 83. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های مستقر شده
• 84. مستندسازی (Documentation) فرآیند استقرار
• 85. استانداردهای مستندسازی
• 86. اهمیت مستندسازی برای نگهداری و همکاری
• 87. مطالعات موردی (Case Studies) استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 88. استقرار مدل‌های تشخیص تصویر در صنعت خرده‌فروشی
• 89. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتری
• 90. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در حوزه سلامت
• 91. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری در صنعت مالی
• 92. یادگیری تجربی از موفقیت‌ها و شکست‌های استقرار
• 93. مباحث پیشرفته در استقرار مدل
• 94. استقرار مدل‌های چند-مدلی (Multi-modal Models)
• 95. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 96. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی و پایداری در استقرار
• 97. فناوری‌های نوظهور در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 98. تکنیک‌های فدرال لرنینگ (Federated Learning) برای استقرار
• 99. معرفی Edge AI و استقرار در دستگاه‌های محدود
• 100. آینده استقرار مدل‌های یادگیری عمیق