دوره راهنمای عملی برای ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Continuous Evaluation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: اهمیت ارزیابی مداوم
• 2. فصل ۱: اصول اساسی ارزیابی مدل
• 3. فصل ۲: چرا ارزیابی مداوم ضروری است؟
• 4. فصل ۳: چالش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. فصل ۴: معرفی معیارهای کلیدی عملکرد
• 6. فصل ۵: دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
• 7. فصل ۶: معیارهای مبتنی بر ماتریس درهم‌ریختگی
• 8. فصل ۷: دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 9. فصل ۸: امتیاز F1 و توازن بین دقت و بازیابی
• 10. فصل ۹: منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 11. فصل ۱۰: منحنی دقت-بازیابی (PR Curve)
• 12. فصل ۱۱: معیارهای خاص برای مسائل رگرسیون
• 13. فصل ۱۲: خطای میانگین مربعات (MSE)
• 14. فصل ۱۳: ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 15. فصل ۱۴: خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
• 16. فصل ۱۵: معیارهای مبتنی بر نسبت خطا
• 17. فصل ۱۶: تعریف "مداوم" در ارزیابی مداوم
• 18. فصل ۱۷: سناریوهای تغییر داده (Data Drift)
• 19. فصل ۱۸: تغییر در توزیع ورودی (Covariate Shift)
• 20. فصل ۱۹: تغییر در رابطه بین ورودی و خروجی (Concept Drift)
• 21. فصل ۲۰: تغییر در توزیع خروجی (Label Shift)
• 22. فصل ۲۱: تکنیک‌های شناسایی تغییر داده
• 23. فصل ۲۲: پایش آماری توزیع داده‌ها
• 24. فصل ۲۳: استفاده از معیارهای آماری مقایسه
• 25. فصل ۲۴: شاخص‌های انحراف (Divergence Measures)
• 26. فصل ۲۵: واگرایی کولبک-لایبلر (KL Divergence)
• 27. فصل ۲۶: فاصله واشتاین (Wasserstein Distance)
• 28. فصل ۲۷: پایش مداوم معیارهای عملکرد مدل
• 29. فصل ۲۸: تعیین آستانه‌های هشدار (Thresholds)
• 30. فصل ۲۹: الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 31. فصل ۳۰: شناسایی انحراف در پیش‌بینی‌ها
• 32. فصل ۳۱: شناسایی انحراف در خطاها
• 33. فصل ۳۲: بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
• 34. فصل ۳۳: زمان‌بندی بازآموزی
• 35. فصل ۳۴: محرک‌های بازآموزی (Triggers for Retraining)
• 36. فصل ۳۵: جمع‌آوری داده‌های جدید برای بازآموزی
• 37. فصل ۳۶: روش‌های بازآموزی تدریجی (Incremental Learning)
• 38. فصل ۳۷: انجماد لایه‌ها (Layer Freezing) در بازآموزی
• 39. فصل ۳۸: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 40. فصل ۳۹: استراتژی‌های جایگزینی مدل
• 41. فصل ۴۰: مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 42. فصل ۴۱: A/B Testing برای مدل‌های جدید
• 43. فصل ۴۲: Canary Releases برای استقرار مدل
• 44. فصل ۴۳: ارزیابی مداوم در محیط‌های تولید (Production)
• 45. فصل ۴۴: ابزارهای مانیتورینگ مدل
• 46. فصل ۴۵: داشبوردهای ارزیابی
• 47. فصل ۴۶: سیستم‌های هشدار خودکار
• 48. فصل ۴۷: مدیریت و ثبت لاگ (Logging) رویدادهای ارزیابی
• 49. فصل ۴۸: ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی
• 50. فصل ۴۹: ارزیابی مدل‌های متنی (NLP)
• 51. فصل ۵۰: معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 52. فصل ۵۱: ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 53. فصل ۵۲: ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 54. فصل ۵۳: ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 55. فصل ۵۴: ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 56. فصل ۵۵: ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 57. فصل ۵۶: ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی تصاویر
• 58. فصل ۵۷: ارزیابی مدل‌های تولید تصویر
• 59. فصل ۵۸: ارزیابی مدل‌های توصیه (Recommender Systems)
• 60. فصل ۵۹: معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه
• 61. فصل ۶۰: معیارهای مبتنی بر دقت و بازیابی در توصیه‌ها
• 62. فصل ۶۱: معیارهای پوشش و تنوع در توصیه‌ها
• 63. فصل ۶۲: ارزیابی مدل‌های سری زمانی (Time Series)
• 64. فصل ۶۳: معیارهای خاص برای پیش‌بینی سری زمانی
• 65. فصل ۶۴: ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
• 66. فصل ۶۵: اتوماسیون فرآیندهای ارزیابی
• 67. فصل ۶۶: استفاده از اسکریپت‌ها و ابزارهای خودکار
• 68. فصل ۶۷: ابزارهای MLOps برای ارزیابی مداوم
• 69. فصل ۶۸: چارچوب‌های MLOps
• 70. فصل ۶۹: ادغام ارزیابی با خط لوله MLOps
• 71. فصل ۷۰: مدیریت چرخه عمر مدل (ML Lifecycle Management)
• 72. فصل ۷۱: کنترل کیفیت (Quality Control) در ارزیابی
• 73. فصل ۷۲: حسابرسی (Auditing) مدل‌ها
• 74. فصل ۷۳: شفافیت (Transparency) در ارزیابی
• 75. فصل ۷۴: قابلیت تفسیر (Interpretability) مدل‌ها
• 76. فصل ۷۵: ارزیابی بدون نظارت (Unsupervised Evaluation)
• 77. فصل ۷۶: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و ارزیابی
• 78. فصل ۷۷: ارزیابی مدل‌های فدرال (Federated Learning)
• 79. فصل ۷۸: چالش‌های ارزیابی در مقیاس بزرگ
• 80. فصل ۷۹: هزینه ارزیابی مداوم
• 81. فصل ۸۰: مدیریت داده‌های برچسب‌گذاری شده (Labeled Data)
• 82. فصل ۸۱: استفاده از داده‌های نیمه‌برچسب‌دار (Semi-supervised)
• 83. فصل ۸۲: تکنیک‌های ارزیابی تقویتی (Active Learning)
• 84. فصل ۸۳: ارزیابی برای مسائل با کلاس‌های نادر (Rare Classes)
• 85. فصل ۸۴: ارزیابی سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 86. فصل ۸۵: شناسایی و کاهش سوگیری
• 87. فصل ۸۶: ارزیابی عادلانه بودن (Fairness) مدل‌ها
• 88. فصل ۸۷: معیارهای عادلانه بودن
• 89. فصل ۸۸: ارزیابی Robustness مدل‌ها
• 90. فصل ۸۹: حملات مقاومتی (Adversarial Attacks)
• 91. فصل ۹۰: ارزیابی در برابر حملات مقاومتی
• 92. فصل ۹۱: ارزیابی مدل‌ها در دنیای واقعی
• 93. فصل ۹۲: درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 94. فصل ۹۳: معرفی ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی
• 95. فصل ۹۴: TensorFlow Extended (TFX)
• 96. فصل ۹۵: MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها
• 97. فصل ۹۶: Kubeflow Pipelines
• 98. فصل ۹۷: مدل‌سازی و پیش‌بینی روند آینده ارزیابی
• 99. فصل ۹۸: آینده ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق
• 100. فصل ۹۹: جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی