کتاب صوتی راهکارهای حرفه‌ای پیاده‌سازی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک FastAPI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای حرفه‌ای پیاده‌سازی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک FastAPI

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: استقرار و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با معماری میکروسرویس در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه و معماری فریم‌ورک FastAPI
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. اصول طراحی APIهای استاندارد مطابق با استانداردهای REST
• 6. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها با استفاده از Pydantic
• 7. اعتبارسنجی داده‌های ورودی و خروجی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی مدل‌ها با Docker
• 10. بهینه‌سازی تصاویر داکر برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 12. اتصال مدل‌های یادگیری ماشین به پایگاه داده با استفاده از ORM
• 13. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 14. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت و امنیت در APIها
• 15. محدودسازی نرخ درخواست‌ها برای جلوگیری از حملات منع سرویس
• 16. مستندسازی خودکار APIها با استفاده از Swagger و Redoc
• 17. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در محیط‌های توسعه، تست و عملیاتی
• 18. استفاده از سیستم‌های صف و کارگزار پیام برای پردازش‌های سنگین
• 19. پیاده‌سازی پردازش‌های ناهمگام با استفاده از Celery و Redis
• 20. نظارت بر عملکرد مدل و لاگ‌برداری از درخواست‌ها
• 21. تست واحد و تست یکپارچگی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. استراتژی‌های استقرار مداوم و تحویل مداوم در MLOps
• 23. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین در فرآیند استقرار
• 24. مانیتورینگ سلامت سرویس و شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 25. مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubernetes
• 26. مدیریت منابع سخت‌افزاری و استفاده بهینه از GPU
• 27. استفاده از پروکسی معکوس و مدیریت ترافیک با Nginx
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های کشینگ برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 29. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش زمان استنتاج
• 30. امن‌سازی تبادل داده‌ها با استفاده از پروتکل‌های رمزنگاری استاندارد
• 31. پایش رفتار مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 32. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خطا در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. مدیریت چرخه‌حیات سرویس‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی
• 34. اصول اخلاق حرفه‌ای و امنیت داده‌ها در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 35. ارائه نهایی و مستندسازی فنی برای تیم‌های عملیاتی