کتاب صوتی راهکارهای حرفه‌ای نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از ابزار DVC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای حرفه‌ای نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از ابزار DVC

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات پروژه‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با چالش‌های نسخه‌بندی در پروژه‌های داده‌محور
• 3. معرفی ابزار DVC و نقش آن در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط کاری برای استفاده از DVC
• 5. ساختار فایل‌ها و مدیریت مخزن در DVC
• 6. آشنایی با سیستم‌های مدیریت نسخه توزیع‌یافته مانند Git و ارتباط آن با DVC
• 7. مفهوم داده‌های بزرگ و ضرورت استفاده از ذخیره‌سازهای راه دور
• 8. پیکربندی و تنظیمات اولیه مخزن داده‌ها در DVC
• 9. دستورات پایه برای افزودن داده‌ها به سیستم نسخه‌بندی
• 10. نحوه مدیریت و ردیابی تغییرات در فایل‌های داده
• 11. ایجاد و مدیریت حافظه نهان (Cache) در DVC
• 12. پشتیبان‌گیری از داده‌ها در سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری مطابق مقررات ملی
• 13. مدیریت نسخه‌های مختلف داده (Data Versioning)
• 14. استفاده از تگ‌ها و شاخه‌ها برای مدیریت نسخه‌های داده
• 15. تولید و مدیریت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
• 16. تعریف مراحل پردازش داده در DVC
• 17. وابستگی‌های فایل‌ها و مدیریت زنجیره عملیات در پروژه‌ها
• 18. اجرای خودکار پایپ‌لاین‌ها با دستورات DVC
• 19. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین تولید شده
• 20. مقایسه خروجی‌های مختلف مدل با استفاده از DVC
• 21. استفاده از دستور DVC Metrics برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 22. تجسم و گزارش‌گیری از تغییرات در پارامترهای مدل
• 23. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی با استفاده از قابلیت‌های DVC
• 24. همکاری تیمی در پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Git و DVC
• 25. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در محیط‌های اشتراکی
• 26. یکپارچه‌سازی DVC با ابزارهای یادگیری ماشین در محیط‌های ابری بومی
• 27. خودکارسازی فرایندهای نسخه‌بندی در خط لوله CI/CD
• 28. عیب‌یابی و حل تعارضات در مخازن داده و مدل
• 29. استراتژی‌های بازیابی نسخه‌های پیشین داده و مدل
• 30. بهترین شیوه‌های مستندسازی پروژه‌ها با DVC
• 31. نقش نسخه‌بندی در تکرارپذیری آزمایش‌های علمی
• 32. مدیریت داده‌های حجیم در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 33. پیاده‌سازی چرخه حیات کامل مدل از آموزش تا استقرار
• 34. ارتقای کیفیت پروژه‌های هوش مصنوعی با ابزارهای مدیریت نسخه
• 35. مدیریت فایل‌های پیکربندی و ابرپارامترها
• 36. استفاده از DVC برای مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق
• 37. امنیت و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی داده‌های پروژه‌های ملی
• 38. ارائه گزارش‌های پیشرفت پروژه بر اساس نسخه‌های ثبت شده
• 39. تکنیک‌های پیشرفته در سازماندهی ساختار پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع با استفاده از DVC