کتاب صوتی پیاده‌سازی، مدیریت و استقرار مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از ابزار MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی، مدیریت و استقرار مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از ابزار MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و چرخه حیات مدل‌های بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در چرخه حیات مدل
• 2. معماری مدل‌های بینایی ماشین و ترنسفورمرهای بینایی
• 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای آموزش مدل
• 4. استراتژی‌های انتخاب مدل پایه و تنظیم دقیق پارامترها
• 5. آشنایی با پلتفرم MLflow و اجزای اصلی آن در مدیریت پروژه
• 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 7. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترها با MLflow Tracking
• 8. ثبت و نسخه‌بندی خودکار مدل‌های بینایی ماشین
• 9. استفاده از MLflow برای مدیریت متادیتای آموزش مدل
• 10. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین و ثبت معیارهای عملکرد
• 11. کاربرد توابع ثبت خودکار در مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. مدیریت و سازماندهی مصنوعات مدل در MLflow Artifacts
• 13. استفاده از MLflow Model Registry برای مدیریت نسخه‌ها
• 14. تکنیک‌های تنظیم دقیق ترنسفورمرهای بینایی بر روی داده‌های خاص
• 15. استفاده از MLflow برای مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 16. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی مدل با Conda و Docker
• 17. طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله استقرار مدل‌های بینایی ماشین
• 18. توسعه سرویس‌های استنتاج برای مدل‌های بینایی ماشین
• 19. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 20. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط استقرار
• 21. مدیریت چرخه حیات مدل از آموزش تا بهره‌برداری
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع در استنتاج مدل‌های بینایی ماشین
• 23. امنیت و حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
• 24. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی با ابزارهای استاندارد
• 25. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای استقرار مدل
• 26. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس داده‌های جدید
• 27. مدیریت نگارش و کنترل تغییرات در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 28. یکپارچه‌سازی MLflow با ابزارهای CI/CD برای مدل‌های بینایی ماشین
• 29. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل به ذینفعان پروژه