کتاب صوتی بهینه‌سازی قابلیت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری با پلتفرم Rafay

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی قابلیت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری با پلتفرم Rafay

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت و بهره‌برداری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با هوش مصنوعی و رایانش ابری
• 2. مقدمه‌ای بر پلتفرم Rafay
• 3. معماری کلی پلتفرم Rafay
• 4. مدیریت خوشه‌های Kubernetes
• 5. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 6. مخازن کد و استقرار مداوم
• 7. امنیت در پلتفرم‌های ابری
• 8. اصول امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 9. مدیریت دسترسی و هویت
• 10. رمزنگاری داده‌ها در محیط ابری
• 11. نظارت و ثبت وقایع (Logging & Monitoring)
• 12. مدیریت منابع در رایانش ابری
• 13. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
• 14. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
• 15. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
• 16. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 17. حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 18. قوانین مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 19. چارچوب‌های قانونی استقرار ابری
• 20. ملاحظات حقوقی بومی‌سازی
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. زیرساخت‌های مورد نیاز برای AI/ML
• 23. پایپ‌لاین‌های MLOps
• 24. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. تست و ارزیابی مدل‌ها
• 26. نشر مدل‌ها در محیط پروداکشن
• 27. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از نشر
• 28. بازآموزی مدل‌ها
• 29. استفاده از ابزارهای اتوماسیون
• 30. مدیریت مخازن داده برای AI/ML
• 31. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 32. امنیت داده‌ها در مخازن ابری
• 33. قوانین دسترسی به داده‌ها
• 34. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
• 35. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 36. پاکسازی داده‌ها
• 37. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 38. کاهش ابعاد داده‌ها
• 39. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 40. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 41. مفاهیم پایه‌ای Kubernetes
• 42. اجزای اصلی Kubernetes (Pods, Deployments, Services)
• 43. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 44. ذخیره‌سازی در Kubernetes
• 45. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 46. مدیریت اسرار (Secrets Management)
• 47. اصول DevOps و پیاده‌سازی آن
• 48. مفاهیم CI/CD
• 49. ابزارهای CI/CD
• 50. اتوماسیون تست در CI/CD
• 51. استراتژی‌های استقرار (Deployment Strategies)
• 52. مدیریت ریسک در استقرار ابری
• 53. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 54. فایروال‌ها و قوانین دسترسی شبکه
• 55. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 56. به‌روزرسانی‌های امنیتی
• 57. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 58. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 59. خط‌مشی‌های دسترسی به داده‌ها
• 60. رعایت مقررات مربوط به داده‌ها
• 61. مفاهیم رایانش بدون سرور (Serverless)
• 62. مزایا و معایب رایانش بدون سرور
• 63. کاربرد رایانش بدون سرور در AI/ML
• 64. مدیریت رویدادها (Event-driven Architectures)
• 65. امنیت در معماری‌های رویداد محور
• 66. اصول معماری میکروسرویس
• 67. پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها
• 68. مدیریت ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 69. نظارت بر میکروسرویس‌ها
• 70. امنیت در معماری میکروسرویس
• 71. استفاده از کانتینرها (Docker)
• 72. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
• 73. اصول زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 74. ابزارهای IaC (Terraform, Ansible)
• 75. مدیریت وضعیت زیرساخت
• 76. خودکارسازی استقرار زیرساخت
• 77. مدیریت تبه‌کاری (Observability)
• 78. جمع‌آوری متریک‌ها (Metrics)
• 79. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها (Log Analysis)
• 80. ردیابی تراکنش‌ها (Distributed Tracing)
• 81. استفاده از ابزارهای تبه‌کاری
• 82. امنیت در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
• 83. استراتژی‌های مدیریت محیط‌های چند ابری
• 84. چالش‌های امنیتی در محیط‌های چند ابری
• 85. قوانین و مقررات در محیط‌های چند ابری
• 86. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های چند ابری
• 87. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 88. اثرات زیست‌محیطی رایانش ابری
• 89. راهکارهای کاهش ردپای کربن
• 90. استانداردهای زیست‌محیطی در صنعت IT
• 91. مسئولیت اجتماعی شرکت‌ها در حوزه فناوری
• 92. مدیریت دانش در تیم‌های فنی
• 93. فرهنگ یادگیری مستمر
• 94. اشتراک‌گذاری تجربیات و درس‌آموخته‌ها
• 95. نقش منتورینگ در توسعه مهارت‌ها
• 96. برنامه‌ریزی شغلی در حوزه هوش مصنوعی و ابر