کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت زیرساخت‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و اهمیت MLOps
• 2. معماری پلتفرم داده و نقش Databricks در چرخه‌حیات مدل
• 3. بررسی مفاهیم Lakehouse و تأثیر آن بر یکپارچگی داده‌ها
• 4. نقش Workspace در مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت محیط‌های توسعه و همکاری تیمی در Unity Catalog
• 6. استانداردهای آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های تولیدی
• 7. اتصال منابع داده‌ای به محیط Databricks با رعایت امنیت
• 8. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از Delta Live Tables
• 9. نظارت بر کیفیت داده‌ها در طول فرآیند آموزش مدل
• 10. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های کلان در محیط توزیع‌شده
• 11. آشنایی با MLflow برای مدیریت آزمایش‌ها و ردیابی مدل
• 12. استفاده از MLflow Model Registry برای نسخه‌بندی مدل‌ها
• 13. ساختاردهی به پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Notebooks
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترهای مدل در مقیاس بزرگ
• 15. استفاده از زیرساخت‌های محاسباتی مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل
• 16. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و کتابخانه‌های پایتون در محیط توزیع‌شده
• 17. استراتژی‌های تست و ارزیابی مدل پیش از استقرار
• 18. پیاده‌سازی فرآیند CI/CD برای کدهای یادگیری ماشین
• 19. اتوماسیون استقرار مدل‌ها به محیط عملیاتی
• 20. مدیریت سرویس‌های استنتاج مدل با استفاده از Model Serving
• 21. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 22. استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس داده‌های جدید
• 23. امنیت و حاکمیت داده در چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. کنترل دسترسی و مدیریت مجوزها در پلتفرم داده
• 25. پیاده‌سازی لاگ‌گذاری و مانیتورینگ برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. مدیریت هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 27. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین مطابق با استانداردهای سازمانی
• 28. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در تولید
• 29. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 30. مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی برای پاسخگویی به درخواست‌های همزمان
• 31. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در پلتفرم داده
• 32. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های حاکمیتی
• 33. یکپارچه‌سازی خروجی مدل‌ها با سیستم‌های تصمیم‌گیری سازمانی
• 34. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای گزارش‌دهی عملکرد مدل
• 35. بهترین تجربیات در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 36. مدیریت دانش و انتقال تجربیات در تیم‌های عملیات یادگیری ماشین