کتاب صوتی پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Ray

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Ray

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری کلی فریم‌ورک Ray در سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی Ray و مفاهیم Task و Actor
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Ray بر روی کلاسترهای محاسباتی
• 4. مدیریت منابع محاسباتی و زمان‌بندی در Ray
• 5. مقایسه رایانش توزیع‌شده با متدولوژی‌های سنتی پردازش داده
• 6. تکنیک‌های اجرای موازی توابع در پایتون با استفاده از Ray Remote
• 7. مدیریت وضعیت و داده‌های مشترک در مدل Actor
• 8. کار با Ray Object Store برای مدیریت حافظه توزیع‌شده
• 9. بهینه‌سازی انتقال داده بین نودها در کلاسترهای بزرگ
• 10. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های پردازش داده با Ray Dataset
• 11. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های حجیم در سیستم‌های توزیع‌شده
• 12. معماری سیستم‌های پیشنهاددهنده در مقیاس بزرگ
• 13. استفاده از Ray Train برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. توزیع فرآیند آموزش مدل با استراتژی‌های Data Parallelism
• 15. مدیریت چک‌پوینت‌ها و بازیابی مدل در آموزش‌های طولانی‌مدت
• 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ با استفاده از Ray Tune
• 17. الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی در فضای هایپرپارامتر
• 18. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاج توزیع‌شده با Ray Serve
• 19. مدیریت درخواست‌های همزمان و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی (Production)
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کلاسترهای Ray
• 22. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 23. استفاده از Ray Dashboard برای عیب‌یابی کلاستر
• 24. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. امنیت در کلاسترهای Ray و کنترل دسترسی به منابع
• 26. یکپارچه‌سازی Ray با اکوسیستم‌های ذخیره‌سازی ابری
• 27. استفاده از Ray در پردازش جریان‌های داده‌ای Real-time
• 28. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های هوشمند
• 29. تجربه عملیاتی در مقیاس‌گذاری سیستم‌های سفارش‌دهی هوشمند
• 30. مدیریت ترافیک و توزیع بار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 31. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 32. استفاده از Ray در محیط‌های Containerized و Kubernetes
• 33. مدیریت کلاسترهای پویا با استفاده از ابزارهای خودکارسازی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده با Ray Rllib
• 35. مبانی محاسبات بدون سرور (Serverless) در بستر Ray
• 36. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
• 37. چالش‌های همگام‌سازی داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 38. به‌کارگیری الگوهای طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 39. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 40. مطالعه موردی: چالش‌های مقیاس‌پذیری در پلتفرم‌های لجستیک هوشمند
• 41. بهینه‌سازی نهایی و استراتژی‌های توسعه سیستم‌های هوشمند ملی