کتاب صوتی جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch و TensorFlow در بستر MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch و TensorFlow در بستر MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت پیاده‌سازی عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند و چرخه حیات مدل‌های یادگیری عمیق
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای PyTorch و TensorFlow
• 4. آشنایی با ابزار MLflow و نقش آن در مدیریت چرخه حیات مدل
• 5. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترها در MLflow Tracking
• 6. ثبت و نسخه‌برداری از مدل‌های آموزش‌دیده با MLflow Models
• 7. طراحی خط لوله داده برای پروژه‌های یادگیری عمیق
• 8. پیش‌پردازش داده‌های ورودی در مدل‌های TensorFlow
• 9. تکنیک‌های نرمال‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها در PyTorch
• 10. ساختاردهی به پروژه‌های یادگیری عمیق با رویکرد ماژولار
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با TensorFlow
• 12. بهینه‌سازی توابع هزینه و الگوریتم‌های گرادیان در PyTorch
• 13. ثبت خودکار متریک‌ها و نمودارهای عملکرد در حین آموزش
• 14. مدیریت مدل‌های حجیم و ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌ها
• 15. استفاده از MLflow Registry برای مدیریت نسخه‌های مدل
• 16. ایجاد محیط‌های مجازی و کانتینری برای اجرای مدل‌ها
• 17. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط عملیاتی
• 18. مانیتورینگ مدل‌ها پس از استقرار و شناسایی انحراف داده
• 19. استقرار مدل‌های PyTorch به عنوان سرویس‌های وب
• 20. استقرار مدل‌های TensorFlow با استفاده از MLflow
• 21. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها
• 22. تکنیک‌های پایش سلامت مدل و نرخ خطای پیش‌بینی
• 23. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های تولید
• 24. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و رعایت حریم خصوصی
• 25. خودکارسازی فرآیند آموزش و بازآموزی مدل‌ها
• 26. استفاده از ابزارهای CI/CD در چرخه عملیات یادگیری ماشین
• 27. مدیریت داده‌های آموزشی و نسخه‌بندی دیتاست‌ها
• 28. پشتیبانی از مدل‌های توزیع‌شده با چارچوب‌های تخصصی
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از عملیاتی‌سازی
• 30. مستندسازی نتایج و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در محیط MLflow
• 32. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف سخت‌افزار
• 33. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و فشرده‌سازی مدل برای اجرا
• 34. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 35. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای نظارت بر عملکرد سیستم
• 36. اصول اخلاقی و انطباق با مقررات در توسعه هوش مصنوعی
• 37. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 38. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط لوله MLOps
• 39. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با نرم‌افزارهای سازمانی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی کامل چرخه حیات یک مدل هوش مصنوعی