کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم و معماری پلتفرم Vertex AI در فضای ابری گوگل
• 2. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات پروژه در Google Cloud
• 3. مدیریت داده‌ها و کار با سرویس Vertex AI Feature Store
• 4. پیش‌پردازش داده‌های کلان با استفاده از Cloud Dataflow
• 5. کاوش و تحلیل داده‌ها در Vertex AI Workbench
• 6. روش‌های بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها در Cloud Storage
• 7. معرفی انواع مدل‌های یادگیری ماشین و انتخاب معماری مناسب
• 8. آموزش مدل‌های پیش‌بینی در محیط Vertex AI Training
• 9. استفاده از الگوریتم‌های پیش‌ساخته در پلتفرم Vertex AI
• 10. تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی عملکرد
• 11. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل با استفاده از Vertex AI Pipelines
• 12. پیاده‌سازی گردش‌کارهای خودکار برای آموزش مدل
• 13. استفاده از سرویس AutoML برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بدون کدنویسی
• 14. ارزیابی دقیق مدل‌های آموزش‌دیده با معیارهای آماری
• 15. شناسایی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
• 16. به‌کارگیری تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای بهبود دقت مدل
• 17. استفاده از Vertex AI Model Registry برای مدیریت نسخه‌های مدل
• 18. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده به عنوان سرویس‌های آنلاین (Online Prediction)
• 19. مقیاس‌پذیری سرویس‌های پیش‌بینی با استفاده از Vertex AI Endpoints
• 20. مدیریت منابع محاسباتی و کنترل هزینه‌ها در فضای ابری
• 21. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده با سرویس Model Monitoring
• 22. تحلیل انحراف داده‌ها (Data Drift) در مدل‌های عملیاتی
• 23. امنیت و کنترل دسترسی در پلتفرم Vertex AI بر اساس قوانین شبکه
• 24. ایجاد محیط‌های ایزوله برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازمانی با رعایت حریم خصوصی
• 26. تلفیق مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده داخلی
• 27. استفاده از قابلیت‌های Explainable AI برای تفسیر نتایج مدل
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای محیط‌های ابری
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای کاربردی
• 31. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Vertex AI
• 32. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایداری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 33. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها (Retraining) در محیط عملیاتی
• 34. مدیریت چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های کلان
• 35. ارائه راهکارهای هوشمند برای تصمیم‌گیری در سامانه‌های مدیریتی
• 36. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 37. بررسی موردی کاربردهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 38. نکات کلیدی در نگهداری و پشتیبانی از مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. جمع‌بندی و تدوین نقشه راه برای استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی