کتاب صوتی پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از توان پردازشی GPU در محیط‌های Docker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از توان پردازشی GPU در محیط‌های Docker

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و زیرساخت‌های محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 2. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های کانتینری
• 3. آشنایی با نقش واحدهای پردازش گرافیکی در شتاب‌دهی محاسبات
• 4. بررسی پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و درایورهای NVIDIA برای کانتینرها
• 5. نصب و پیکربندی ابزار NVIDIA Container Toolkit
• 6. مفاهیم پایه Docker و معماری کانتینرها در علوم داده
• 7. ایجاد فایل‌های Dockerfile بهینه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی در کانتینرها
• 9. پیکربندی دسترسی کانتینر به منابع GPU در لینوکس
• 10. مفاهیم پایه Docker Compose برای هماهنگ‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 11. طراحی فایل‌های docker-compose.yml برای مدل‌های پردازش تصویر
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع GPU
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های ایزوله
• 14. ایجاد خط لوله آموزش مدل با استفاده از کانتینرها
• 15. استفاده از Volume برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های آموزشی
• 16. شبکه‌بندی کانتینرها در پروژه‌های مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی
• 17. پایش و نظارت بر عملکرد GPU در محیط‌های Docker
• 18. مدیریت نسخه‌بندی تصاویر کانتینر در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. امنیت در کانتینرهای هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای دسترسی
• 20. استفاده از استانداردهای کدنویسی تمیز در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. بهینه‌سازی زمان استارت‌آپ کانتینرها در پردازش‌های سنگین
• 22. رفع اشکالات رایج در تعامل Docker با درایورهای گرافیکی
• 23. استقرار مدل‌های نهایی در محیط‌های عملیاتی (Deployment)
• 24. روش‌های تست و ارزیابی مدل در محیط کانتینری
• 25. مستندسازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی مبتنی بر Docker
• 26. استفاده از ابزارهای مدیریت لاگ در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 27. مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های استنتاج (Inference) با Docker Compose
• 28. پیشگیری از گلوگاه‌های محاسباتی در سیستم‌های پردازش موازی
• 29. آشنایی با مفاهیم CI/CD در چرخه حیات یادگیری ماشین (MLOps)
• 30. خودکارسازی فرآیندهای تست و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. بررسی چالش‌های انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی
• 32. مدیریت فضای دیسک و پاک‌سازی کانتینرهای بلااستفاده
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های وب
• 34. استفاده از محیط‌های توسعه توزیع‌شده با Docker
• 35. راهکارهای پشتیبان‌گیری از مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 36. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ منابع سخت‌افزاری در زمان اجرا
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با قابلیت اطمینان بالا
• 38. مدیریت چرخه حیات کانتینرها در پروژه‌های تحقیقاتی
• 39. ارائه نهایی و مستندسازی فنی سیستم‌های هوش مصنوعی کانتینری