اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پایپلاین‌های یادگیری ماشین بلادرنگ با فروشگاه ویژگی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پایپلاین‌های یادگیری ماشین بلادرنگ با فروشگاه ویژگی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و پایپلاین‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایپلاین‌های یادگیری ماشین بلادرنگ
• 2. مفاهیم کلیدی در مهندسی ویژگی
• 3. طراحی معماری فروشگاه ویژگی
• 4. انواع فروشگاه‌های ویژگی: آفلاین و آنلاین
• 5. انتخاب ابزارهای مناسب برای فروشگاه ویژگی
• 6. مراحل ساخت پایپلاین مهندسی ویژگی
• 7. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 8. تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های قابل استفاده
• 9. مدیریت نسخه‌بندی ویژگی‌ها
• 10. اصول ذخیره‌سازی و بازیابی ویژگی‌ها
• 11. طراحی API برای دسترسی به ویژگی‌ها
• 12. ملاحظات امنیتی در فروشگاه ویژگی
• 13. پایپلاین‌های آموزش مدل یادگیری ماشین
• 14. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش بلادرنگ
• 15. مدیریت چرخه حیات مدل
• 16. پایپلاین‌های استنتاج (پیش‌بینی) بلادرنگ
• 17. مقایسه روش‌های استنتاج بلادرنگ
• 18. بهینه‌سازی تأخیر در پایپلاین‌های استنتاج
• 19. ملاحظات مقیاس‌پذیری در پایپلاین‌های بلادرنگ
• 20. مانیتورینگ پایپلاین‌های یادگیری ماشین
• 21. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 22. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 23. استراتژی‌های بازآموزی مدل
• 24. مدیریت خطا در پایپلاین‌های بلادرنگ
• 25. لاگ‌برداری و ردیابی در پایپلاین‌ها
• 26. تست خودکار پایپلاین‌های یادگیری ماشین
• 27. مقدمه‌ای بر مفاهیم مهندسی داده
• 28. مخازن داده و انبارهای داده
• 29. ابزارهای پردازش داده توزیع‌شده
• 30. Spark و اکوسیستم آن
• 31. مفاهیم ETL و ELT
• 32. طراحی پایپلاین‌های ETL/ELT
• 33. مدیریت کیفیت داده
• 34. مستر دیتای سازمان
• 35. مفاهیم معماری میکروسرویس
• 36. ارتباطات بین سرویس‌ها
• 37. مدیریت وضعیت در میکروسرویس‌ها
• 38. طراحی API Gateway
• 39. امنیت در معماری میکروسرویس
• 40. مقدمه‌ای بر کانتینرسازی
• 41. Docker و مفاهیم آن
• 42. Orchestration با Kubernetes
• 43. استقرار پایپلاین‌ها با Kubernetes
• 44. مراقبت و نگهداری سیستم‌های توزیع‌شده
• 45. مفاهیم DevOps و MLOps
• 46. فرهنگ و اصول DevOps
• 47. اتوماسیون در MLOps
• 48. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code)
• 49. ابزارهای IaC: Terraform, Ansible
• 50. مدیریت پیکربندی
• 51. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 52. رمزنگاری و مدیریت کلید
• 53. مفاهیم حریم خصوصی داده
• 54. قوانین و مقررات حفاظت از داده
• 55. پیاده‌سازی حریم خصوصی در پایپلاین‌ها
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 57. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های بلادرنگ
• 58. مفاهیم یادگیری عمیق
• 59. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 61. ترنسفورمرها و کاربردهای آن‌ها
• 62. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 63. تکنیک‌های پیشرفته NLP
• 64. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 65. کاربرد بینایی ماشین در سیستم‌های بلادرنگ
• 66. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 67. سیستم‌های پیام‌رسان: Kafka, RabbitMQ
• 68. پردازش جریانی داده
• 69. Apache Flink و Apache Spark Streaming
• 70. مدیریت سمانتیک داده
• 71. وب معنایی و داده‌های پیوندی
• 72. حاکمیت داده و نقش آن
• 73. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
• 74. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. سوگیری در الگوریتم‌های ML
• 76. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
• 77. مدل‌های قابل تفسیر (Explainable AI)
• 78. کاربرد XAI در پایپلاین‌های بلادرنگ
• 79. مقدمه‌ای بر معماری‌های سرویس‌گرا
• 80. مدل‌های داده و سرویس‌ها
• 81. طراحی پایپلاین‌های تصمیم‌گیری بلادرنگ
• 82. موتورهای قوانین (Rule Engines)
• 83. انطباق با مقررات در پایپلاین‌های ML
• 84. ساختار سازمانی برای تیم‌های ML
• 85. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
• 86. مستندسازی فنی پایپلاین‌ها
• 87. ارزیابی عملکرد پایپلاین‌های ML
• 88. بهبود مستمر پایپلاین‌ها
• 89. آینده پایپلاین‌های یادگیری ماشین بلادرنگ
• 90. فروشگاه ویژگی‌ها به عنوان هسته پایپلاین
• 91. استفاده از فروشگاه ویژگی در زمان واقعی
• 92. طراحی پایپلاین‌های یادگیری ماشین با فروشگاه ویژگی
• 93. پیاده‌سازی پایپلاین‌های یادگیری ماشین بلادرنگ
• 94. پایپلاین‌های یادگیری ماشین با فروشگاه ویژگی
• 95. مهندسی ویژگی بلادرنگ
• 96. مدیریت ویژگی‌ها در فروشگاه ویژگی
• 97. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 98. بهینه‌سازی پایپلاین‌های یادگیری ماشین
• 99. مانیتورینگ و نگهداری پایپلاین‌ها
• 100. تست و اعتبارسنجی پایپلاین‌ها