اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی پلتفرم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در MLOps
• 2. معماری سیستم‌های داده برای یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی خطوط لوله یادگیری ماشین
• 4. اصول طراحی پلتفرم‌های MLOps
• 5. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. مدیریت داده در پلتفرم‌های ML
• 7. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
• 8. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
• 9. سیستم‌های مدیریت نسخه داده
• 10. مدیریت مدل در پلتفرم‌های ML
• 11. ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 12. ثبت و مدیریت مصنوعات مدل
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. معماری‌های مختلف استقرار مدل
• 15. راه‌اندازی و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 16. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر
• 17. شناسایی افت عملکرد مدل
• 18. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 19. اتوماسیون خطوط لوله ML
• 20. ابزارها و چارچوب‌های MLOps
• 21. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
• 22. زیرساخت‌های محاسباتی برای ML
• 23. مدیریت منابع و هزینه‌ها
• 24. امنیت در پلتفرم‌های MLOps
• 25. حریم خصوصی داده‌ها در ML
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
• 27. پلتفرم‌های داده‌محور برای ML
• 28. سیستم‌های توزیع‌شده برای ML
• 29. معماری میکروسرویس در MLOps
• 30. کانتینرسازی با Docker
• 31. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
• 32. مفهوم CI/CD در MLOps
• 33. ادغام مداوم برای مدل‌های ML
• 34. توسعه مداوم برای خطوط لوله ML
• 35. استقرار مداوم مدل‌های ML
• 36. تست و اعتبارسنجی در MLOps
• 37. تست واحد برای اجزای ML
• 38. تست یکپارچگی خطوط لوله ML
• 39. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
• 40. معماری‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
• 41. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
• 43. ارزیابی سودمندی تجاری مدل‌ها
• 44. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله ML
• 45. مقررات و استانداردهای مرتبط با ML
• 46. چارچوب‌های قانونی برای داده‌ها و ML
• 47. اصول حکمرانی داده در MLOps
• 48. مدیریت دانش در تیم‌های ML
• 49. همکاری بین تیم‌های مهندسی و علمی داده
• 50. مدیریت پروژه چابک برای ML
• 51. مستندسازی در پلتفرم‌های MLOps
• 52. پایش سلامت سیستم‌های ML
• 53. استراتژی‌های بازیابی از خرابی
• 54. برنامه‌ریزی ظرفیت برای پلتفرم‌های ML
• 55. مدیریت پیکربندی در MLOps
• 56. استفاده از ابزارهای Orchestration
• 57. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 58. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های ML
• 59. معماری‌های Feature Store
• 60. سیستم‌های گزارش‌دهی و داشبوردینگ ML
• 61. تجزیه و تحلیل داده‌های عملیاتی
• 62. مدیریت خطا و استثنا در خطوط لوله
• 63. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل
• 64. امنیت API و دسترسی به مدل‌ها
• 65. مدیریت چرخه عمر مدل‌های تولیدی
• 66. استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
• 67. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 68. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 69. مدیریت داده‌های پرت
• 70. معماری‌های Real-time ML
• 71. پردازش جریانی داده‌ها
• 72. سیستم‌های مدیریت رویداد
• 73. پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
• 74. ملاحظات عملیاتی در یادگیری عمیق
• 75. معماری‌های Data Lakehouse
• 76. یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI
• 77. استفاده از Git برای مدیریت کد و مدل
• 78. استراتژی‌های DevOps برای ML
• 79. طراحی پلتفرم‌های ML مقیاس‌پذیر
• 80. مدیریت ابزارهای MLOps
• 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
• 82. پلتفرم‌های MLOps متن‌باز
• 83. پلتفرم‌های MLOps تجاری
• 84. مدیریت ارتباطات در تیم‌های ML
• 85. رهبری فنی در پروژه‌های ML
• 86. توسعه مهارت‌های تیم MLOps
• 87. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
• 88. مطالعات موردی موفق در MLOps
• 89. آینده MLOps و هوش مصنوعی
• 90. تکنولوژی‌های نوظهور در MLOps
• 91. پلتفرم‌های Data Governance
• 92. مدیریت امنیت داده‌ها در ML
• 93. اصول حاکمیت نرم‌افزار در ML
• 94. استراتژی‌های تست اتوماتیک برای ML
• 95. معماری‌های Model Registry
• 96. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار در ML
• 97. اصول مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) برای ML
• 98. برنامه‌ریزی و اجرای مهاجرت به پلتفرم MLOps
• 99. پیاده‌سازی چارچوب‌های استاندارد برای ML
• 100. مدیریت دانش و مستندسازی فنی