اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت و پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در ابر
• 2. مبانی سیستم‌های ابری و خدمات AWS
• 3. معماری‌های کلان‌داده و پردازش ابری
• 4. مفاهیم یادگیری ماشین و چرخه حیات آن
• 5. انتشار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS
• 6. مقدمه‌ای بر سرویس SageMaker
• 7. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی در AWS
• 9. ذخیره‌سازی و مدیریت داده در S3
• 10. مبانی پایگاه‌های داده ابری برای ML
• 11. پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. اهمیت کیفیت داده در ML
• 13. مفاهیم پایه انحراف داده (Data Drift)
• 14. مفاهیم پایه انحراف مدل (Model Drift)
• 15. انواع معیارهای ارزیابی مدل‌های ML
• 16. معیارهای دسته‌بندی (Classification Metrics)
• 17. معیارهای رگرسیون (Regression Metrics)
• 18. معیارهای خوشه‌بندی (Clustering Metrics)
• 19. پایش انحراف داده با SageMaker Model Monitor
• 20. تنظیم هشدارهای کیفیت داده
• 21. تنظیم هشدارهای انحراف مدل
• 22. پایش داده‌های ورودی مدل
• 23. پایش پیش‌بینی‌های خروجی مدل
• 24. شناسایی تغییر در توزیع داده
• 25. شناسایی تغییر در روابط ویژگی‌ها
• 26. استفاده از Baseline برای مقایسه
• 27. پایش مدل‌های استقرار یافته در SageMaker Endpoints
• 28. نحوه جمع‌آوری لاگ‌های پیش‌بینی
• 29. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات
• 30. پایش مقادیر آماری داده‌ها
• 31. استفاده از CloudWatch برای پایش
• 32. ایجاد داشبوردهای سفارشی در CloudWatch
• 33. تنظیم آلارم‌های CloudWatch
• 34. پایش منابع محاسباتی مورد استفاده SageMaker
• 35. پایش هزینه استفاده از خدمات AWS ML
• 36. مدیریت دسترسی و مجوزها در AWS IAM برای ML
• 37. امنیت داده‌ها در AWS S3
• 38. امنیت مدل‌ها در SageMaker
• 39. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در ML
• 40. استانداردهای کدنویسی امن برای ML
• 41. پایش لاگ‌های امنیتی AWS CloudTrail
• 42. مبانی DevOps برای ML (MLOps)
• 43. اصول CI/CD برای مدل‌های ML
• 44. اتوماسیون فرآیند انتشار مدل
• 45. استفاده از AWS CodePipeline برای ML
• 46. استفاده از AWS CodeBuild برای ML
• 47. استفاده از AWS CodeDeploy برای ML
• 48. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
• 49. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
• 50. پایش و مدیریت زیرساخت ابری برای ML
• 51. بهینه‌سازی هزینه در سیستم‌های ابری ML
• 52. استفاده از Spot Instances برای آموزش مدل
• 53. استفاده از Savings Plans برای کاهش هزینه
• 54. مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری در AWS
• 55. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
• 56. مبانی طراحی برای دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
• 57. مبانی طراحی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 58. مدیریت بحران و بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 59. پایش سلامت سیستم‌های ابری
• 60. ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته AWS
• 61. استفاده از AWS X-Ray برای ردیابی
• 62. تحلیل علت ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis)
• 63. مستندسازی فرآیندهای پایش و مدیریت
• 64. آموزش تیم برای پایش و مدیریت سیستم‌های ML
• 65. توسعه فرهنگ سازمانی MLOps
• 66. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
• 67. بهبود مستمر فرآیندهای ML
• 68. بازخورد از کاربران نهایی و ذینفعان
• 69. استفاده از بازخورد برای بهبود مدل
• 70. پایش معیارهای کسب‌وکار (Business Metrics)
• 71. ارتباط معیارهای فنی با معیارهای کسب‌وکار
• 72. پایش A/B Testing برای مدل‌های ML
• 73. طراحی آزمایش‌های A/B Testing
• 74. تحلیل نتایج آزمایش‌های A/B Testing
• 75. پایش و مدیریت مدل‌های در حال یادگیری (Online Learning)
• 76. پایش و مدیریت مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 77. ملاحظات اخلاقی در پایش مدل‌های ML
• 78. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 79. شفافیت در مدل‌های ML
• 80. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های ML (Explainable AI)
• 81. استفاده از LIME و SHAP در AWS
• 82. پایش و مدیریت ریسک‌های مرتبط با ML
• 83. مدیریت تغییرات در سیستم‌های ML
• 84. تست خودکار برای مدل‌های ML
• 85. اهمیت تست واحد (Unit Testing) برای کد ML
• 86. اهمیت تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای ML
• 87. اهمیت تست پذیرش (Acceptance Testing) برای ML
• 88. پایش و مدیریت داده‌های حساس و شخصی
• 89. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 90. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در ML
• 91. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
• 92. چارچوب‌های اخلاقی اسلامی در هوش مصنوعی
• 93. ارزیابی و انتخاب ابزارهای پایش مناسب
• 94. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 95. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 96. کاربرد یادگیری عمیق در پایش کیفیت داده
• 97. پایش مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 98. پایش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 99. پایش مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 100. استفاده از AWS Glue برای پردازش داده