اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار سریع مدل‌های یادگیری عمیق در محیط عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار سریع مدل‌های یادگیری عمیق در محیط عملیاتی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سیستم‌های کاربردی

موضوع میانی: پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 2. مقدمه‌ای بر YOLO و کاربردهای آن
• 3. معماری مدل‌های YOLO
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش YOLO
• 5. تنظیم محیط توسعه و ابزارهای لازم
• 6. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز
• 7. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش و استقرار
• 8. مبانی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. فرآیند آموزش مدل YOLO
• 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 11. تنظیم فراپارامترها و بهینه‌سازی آموزش
• 12. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 13. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
• 14. مبانی استقرار نرم‌افزار
• 15. مفهوم استقرار در محیط عملیاتی (Production)
• 16. تفاوت استقرار مدل یادگیری ماشین و نرم‌افزارهای سنتی
• 17. مراحل کلیدی استقرار مدل یادگیری ماشین
• 18. انتخاب استراتژی استقرار مناسب
• 19. استقرار به عنوان یک سرویس (API)
• 20. توسعه API برای مدل YOLO
• 21. فریم‌ورک‌های توسعه API (مثلاً Flask, FastAPI)
• 22. مبانی RESTful API
• 23. طراحی رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API Design)
• 24. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در API
• 25. مستندسازی API با استفاده از Swagger/OpenAPI
• 26. تست API مدل YOLO
• 27. استقرار مدل بر روی سرور
• 28. مبانی مفاهیم کانتینرسازی (Containerization)
• 29. معرفی Docker و اصول آن
• 30. نوشتن Dockerfile برای برنامه YOLO
• 31. ساخت ایمیج Docker
• 32. اجرای کانتینر Docker
• 33. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 34. استقرار مدل با استفاده از Docker
• 35. استقرار مدل بر روی ابر (Cloud)
• 36. مقدمه‌ای بر خدمات ابری (AWS, Azure, GCP)
• 37. استقرار مدل YOLO بر روی AWS EC2
• 38. استقرار مدل YOLO بر روی AWS Lambda
• 39. استقرار مدل YOLO بر روی Google Cloud Run
• 40. استقرار مدل YOLO بر روی Azure Container Instances
• 41. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در ابر
• 42. مبانی پایگاه داده و ذخیره‌سازی داده
• 43. ذخیره‌سازی نتایج پیش‌بینی مدل
• 44. مدیریت پایگاه داده برای داده‌های مدل
• 45. استفاده از پایگاه داده‌های رابطه‌ای (PostgreSQL, MySQL)
• 46. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL (MongoDB)
• 47. مبانی پردازش توزیع‌شده
• 48. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 49. کاربرد پردازش توزیع‌شده در استقرار مدل
• 50. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده
• 51. استفاده از Apache Kafka برای جریان داده
• 52. نظارت و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 53. اهمیت نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 54. ابزارهای نظارت (Monitoring Tools)
• 55. نظارت بر عملکرد مدل (دقت، سرعت)
• 56. نظارت بر منابع سیستم (CPU, RAM)
• 57. تنظیم هشدارها (Alerting)
• 58. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی (Debugging)
• 59. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در محیط عملیاتی
• 60. ثبت وقایع (Logging) و تحلیل آن
• 61. مبانی امنیت در استقرار مدل
• 62. امنیت API و دسترسی‌ها
• 63. امنیت کانتینرها و ایمیج‌ها
• 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 65. پروتکل‌های امنیتی در انتقال داده
• 66. پیکربندی امنیتی محیط استقرار
• 67. مبانی DevOps و CI/CD
• 68. مفهوم DevOps و چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 69. مقدمه‌ای بر یکپارچه‌سازی مداوم (CI)
• 70. مقدمه‌ای بر تحویل مداوم (CD)
• 71. ابزارهای CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions)
• 72. ساخت پایپ‌لاین CI/CD برای مدل YOLO
• 73. تست خودکار در پایپ‌لاین CI/CD
• 74. استقرار خودکار مدل با CI/CD
• 75. مدیریت نسخه (Version Control) مدل و کد
• 76. کاربرد Git برای مدیریت نسخه
• 77. استراتژی‌های Branching
• 78. مدیریت تغییرات و بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 79. مبانی معماری میکروسرویس
• 80. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 81. مزایا و معایب معماری میکروسرویس
• 82. طراحی سیستم به صورت میکروسرویس
• 83. استقرار مدل YOLO به عنوان یک میکروسرویس
• 84. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 85. مبانی بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 86. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 87. روش‌های هرس کردن (Pruning) مدل
• 88. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
• 89. بهینه‌سازی کد برای سرعت اجرا
• 90. مبانی مدل‌های سبک‌تر (Lightweight Models)
• 91. معرفی مدل‌های YOLO با ابعاد کوچک‌تر
• 92. آموزش مدل‌های سبک‌تر
• 93. کاربرد مدل‌های سبک‌تر در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 94. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در استقرار مدل
• 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 96. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل (Explainability)
• 97. سوگیری (Bias) در مدل‌های یادگیری ماشین
• 98. تاثیر استقرار مدل بر اشتغال
• 99. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 100. مبانی جمع‌آوری و پردازش بازخورد کاربران