اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول مهندسی و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مهندسی و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: مدیریت و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین و چرخه حیات پروژه
• 3. اصول ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. نقش مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوشمند
• 5. مراحل کلیدی در توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین
• 6. تعریف مسئله و اهداف پروژه یادگیری ماشین
• 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در پروژه‌های ML
• 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 10. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 12. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب
• 13. استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. پایش و نگهداری مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 15. مدیریت نسخه داده‌ها و مدل‌ها (Data & Model Versioning)
• 16. ابزارها و فریم‌ورک‌های مدیریت پروژه ML
• 17. مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 18. اصول طراحی معماری سیستم‌های هوشمند
• 19. انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌های ML
• 20. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس برای ML
• 21. معماری‌های مبتنی بر کانتینر (Docker, Kubernetes)
• 22. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 23. حفظ حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات اخلاقی
• 24. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
• 25. تیم‌سازی و مدیریت افراد در پروژه‌های ML
• 26. نقش ذینفعان در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 27. روش‌های چابک (Agile) در توسعه ML
• 28. اسکرام (Scrum) برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 29. کانبان (Kanban) برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. اصول DevOps و MLOps
• 31. ابزارهای CI/CD برای پروژه‌های ML
• 32. اتوماسیون در چرخه حیات ML
• 33. مدیریت منابع محاسباتی در پروژه‌های ML
• 34. استفاده از خدمات ابری برای ML (AWS, Azure, GCP)
• 35. مدیریت هزینه در پروژه‌های ML
• 36. کیفیت نرم‌افزار در پروژه‌های ML
• 37. تست نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 38. تست واحد (Unit Testing) برای اجزای ML
• 39. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 40. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 41. مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
• 42. مهندسی عملکرد (Performance Engineering)
• 43. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 44. استقرار در محیط‌های لبه (Edge Deployment)
• 45. استقرار در محیط‌های ابری
• 46. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 47. تشخیص و مدیریت افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 48. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
• 49. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 51. روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 52. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عمل
• 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پروژه‌ها
• 54. بینایی ماشین (Computer Vision) در پروژه‌ها
• 55. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 56. مدیریت پروژه برای مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 57. اصول اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
• 58. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
• 59. حقوق مالکیت فکری در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 60. استانداردهای برنامه‌نویسی و کدنویسی
• 61. اصول طراحی پایگاه داده برای پروژه‌های ML
• 62. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در ML
• 63. امنیت پایگاه داده‌ها
• 64. انواع حملات سایبری رایج و راه‌های مقابله
• 65. مبانی رمزنگاری و امنیت اطلاعات
• 66. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 67. اصول حفاظت از اطلاعات حساس
• 68. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه ML
• 69. انتقال دانش و آموزش در پروژه‌ها
• 70. ارزیابی و بازخورد در تیم‌ها
• 71. مدیریت تعارضات در محیط کار
• 72. اصول رهبری در پروژه‌های فنی
• 73. کار تیمی مؤثر و همکاری
• 74. ارتباطات مؤثر در تیم‌های فنی
• 75. مدیریت زمان و اولویت‌بندی وظایف
• 76. اصول مستندسازی فنی (Technical Documentation)
• 77. راهنماهای سبک کدنویسی (Style Guides)
• 78. استفاده از سیستم‌های کنترل نسخه (Git)
• 79. اصول پیاده‌سازی محیط‌های توسعه (Development Environments)
• 80. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
• 81. ابزارهای پروفایلینگ و بهینه‌سازی کد
• 82. مبانی تست A/B برای مدل‌های ML
• 83. اصول طراحی تجربه کاربری (UX) برای سیستم‌های ML
• 84. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های شخصی
• 85. مقاوم‌سازی سیستم‌ها در برابر خطا
• 86. مدیریت لاگ‌ها و پایش رویدادها
• 87. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در سیستم‌ها
• 88. اصول امنیت در معماری‌های توزیع‌شده
• 89. مدیریت دارایی‌های نرم‌افزاری
• 90. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning)
• 91. مدیریت تغییرات (Change Management)
• 92. اصول مدیریت پروژه در مقیاس بزرگ
• 93. سازگاری با مقررات ملی در توسعه نرم‌افزار
• 94. انطباق با استانداردهای فنی داخلی
• 95. اصول توسعه نرم‌افزار امن و پایدار
• 96. مبانی مدیریت کیفیت نرم‌افزار
• 97. ارزیابی و انتخاب ابزارهای توسعه ML
• 98. مدیریت پروژه‌های متن‌باز در ML
• 99. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 100. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین