اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و ساخت خطوط لوله (Pipelines) پایدار برای عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ساخت خطوط لوله (Pipelines) پایدار برای عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در عملیات یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر MLOps و اهمیت خطوط لوله
• 3. چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
• 4. اصول طراحی پایدار در سیستم‌های ML
• 5. معماری خطوط لوله یادگیری ماشین
• 6. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌های MLOps
• 7. مدیریت داده در خطوط لوله ML
• 8. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها
• 9. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
• 10. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌ها
• 11. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 12. مبانی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
• 14. تقسیم داده‌ها و ارزیابی مدل
• 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 16. مدیریت محیط‌های آموزشی
• 17. مبانی توسعه و استقرار مدل
• 18. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
• 19. روش‌های مختلف استقرار مدل
• 20. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
• 21. مدیریت چرخه عمر مدل
• 22. مبانی تست و اعتبارسنجی در MLOps
• 23. انواع تست در خطوط لوله ML
• 24. تست واحد برای اجزای ML
• 25. تست یکپارچه‌سازی خطوط لوله
• 26. تست پذیرش مدل
• 27. مبانی مانیتورینگ و لاگینگ
• 28. جمع‌آوری متریک‌های عملکرد مدل
• 29. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 30. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 31. لاگینگ رویدادها و خطاها
• 32. ابزارهای مانیتورینگ در MLOps
• 33. مبانی اتوماسیون در MLOps
• 34. اتوماسیون ساخت و تست
• 35. اتوماسیون استقرار
• 36. اتوماسیون مانیتورینگ و هشدار
• 37. مدیریت پیکربندی در MLOps
• 38. مبانی امنیت در خطوط لوله ML
• 39. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 40. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 41. امنیت زیرساخت‌های MLOps
• 42. مبانی مقیاس‌پذیری خطوط لوله
• 43. طراحی برای مقیاس‌پذیری
• 44. مدیریت منابع محاسباتی
• 45. بهینه‌سازی عملکرد خط لوله
• 46. مبانی قابلیت اطمینان (Reliability)
• 47. طراحی برای تحمل خطا
• 48. مدیریت شکست در خطوط لوله
• 49. بازیابی از خطا
• 50. مبانی مانیتورینگ و هشداردهی
• 51. تنظیم هشدارها برای انحرافات
• 52. اقدامات اصلاحی خودکار
• 53. بازخورد به چرخه توسعه
• 54. مبانی ارکستراسیون خطوط لوله
• 55. ابزارهای ارکستراسیون (مانند Kubeflow)
• 56. طراحی جریان‌های کاری ML
• 57. مدیریت وابستگی‌ها در ارکستراسیون
• 58. مبانی مدیریت دانش در MLOps
• 59. مستندسازی خطوط لوله و مدل‌ها
• 60. اشتراک‌گذاری دانش و بهترین شیوه‌ها
• 61. مدیریت دارایی‌های ML
• 62. مبانی ارزیابی و بهبود مداوم
• 63. سنجش کارایی خطوط لوله
• 64. شناسایی نقاط ضعف
• 65. پیاده‌سازی بهبودها
• 66. مبانی نظارت بر داده‌های زنده
• 67. جمع‌آوری داده‌های تولیدی
• 68. تجزیه و تحلیل داده‌های زنده
• 69. مقایسه با داده‌های آموزشی
• 70. مبانی بازآموزی مدل‌ها
• 71. شرایط بازآموزی مدل
• 72. فرآیند بازآموزی خودکار
• 73. اعتبارسنجی مدل بازآموزی شده
• 74. مبانی مدیریت ریسک در MLOps
• 75. شناسایی ریسک‌های عملیاتی
• 76. استراتژی‌های کاهش ریسک
• 77. برنامه‌های تداوم کسب‌وکار
• 78. مبانی حاکمیت داده در ML
• 79. سیاست‌های دسترسی و استفاده از داده
• 80. ردیابی منشأ داده‌ها
• 81. انطباق با مقررات داده
• 82. مبانی اخلاق در ML
• 83. شناسایی سوگیری در مدل‌ها
• 84. تضمین انصاف و شفافیت
• 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های ML
• 86. مبانی معماری میکروسرویس در MLOps
• 87. طراحی سرویس‌های ML مستقل
• 88. ارتباط بین سرویس‌ها
• 89. مدیریت پیچیدگی در معماری میکروسرویس
• 90. مبانی CI/CD برای ML
• 91. ادغام مداوم کد و مدل
• 92. استقرار مداوم مدل‌ها
• 93. خودکارسازی فرآیندهای CI/CD
• 94. مبانی مدیریت هزینه در MLOps
• 95. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 96. پیگیری هزینه‌های زیرساخت
• 97. کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 98. مبانی همکاری تیمی در MLOps
• 99. نقش‌ها و مسئولیت‌ها
• 100. ارتباط مؤثر بین تیم‌ها