دوره استقرار و مانیتورینگ مدل‌های هوشمند با ClearML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مانیتورینگ مدل‌های هوشمند با ClearML

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ClearML

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های هوشمند
• 2. فصل ۲: چالش‌های استقرار مدل‌های هوشمند
• 3. فصل ۳: معرفی ClearML
• 4. فصل ۴: معماری ClearML
• 5. فصل ۵: نصب و راه‌اندازی ClearML
• 6. فصل ۶: مفهوم Projects در ClearML
• 7. فصل ۷: مفهوم Experiments در ClearML
• 8. فصل ۸: مفهوم Tasks در ClearML
• 9. فصل ۹: مدیریت Datasetها با ClearML
• 10. فصل ۱۰: مدیریت Modelها با ClearML
• 11. فصل ۱۱: ردیابی Hyperparameters
• 12. فصل ۱۲: ردیابی Metrics
• 13. فصل ۱۳: ردیابی Artifacts
• 14. فصل ۱۴: مقایسه Experiments
• 15. فصل ۱۵: استفاده از Version Control با ClearML
• 16. فصل ۱۶: استقرار مدل‌های ساده
• 17. فصل ۱۷: استقرار مدل‌های پیچیده
• 18. فصل ۱۸: استفاده از ClearML Agent
• 19. فصل ۱۹: تنظیمات ClearML Agent
• 20. فصل ۲۰: اجرای Remote Experiments
• 21. فصل ۲۱: مانیتورینگ اجرای Experiments
• 22. فصل ۲۲: مدیریت Workspaces
• 23. فصل ۲۳: تیم‌ورک با ClearML
• 24. فصل ۲۴: مدیریت دسترسی‌ها
• 25. فصل ۲۵: استفاده از Pipelines
• 26. فصل ۲۶: ساخت و اجرای Pipelines
• 27. فصل ۲۷: استقرار مدل‌ها از طریق Pipelines
• 28. فصل ۲۸: خودکارسازی فرآیند استقرار
• 29. فصل ۲۹: تعریف Endpoints
• 30. فصل ۳۰: استقرار مدل‌ها به عنوان API
• 31. فصل ۳۱: تنظیمات Endpoints
• 32. فصل ۳۲: مانیتورینگ Endpoints
• 33. فصل ۳۳: مقیاس‌پذیری Endpoints
• 34. فصل ۳۴: استفاده از ClearML Server
• 35. فصل ۳۵: تنظیمات ClearML Server
• 36. فصل ۳۶: مدیریت پایگاه داده ClearML
• 37. فصل ۳۷: امنیت ClearML Server
• 38. فصل ۳۸: مقیاس‌پذیری ClearML Server
• 39. فصل ۳۹: ادغام ClearML با پلتفرم‌های ابری
• 40. فصل ۴۰: استقرار در AWS
• 41. فصل ۴۱: استقرار در Google Cloud
• 42. فصل ۴۲: استقرار در Azure
• 43. فصل ۴۳: مانیتورینگ کلی سیستم
• 44. فصل ۴۴: استفاده از ابزارهای مانیتورینگ خارجی
• 45. فصل ۴۵: ادغام با Prometheus و Grafana
• 46. فصل ۴۶: گزارش‌دهی و داشبوردها
• 47. فصل ۴۷: مدیریت خطاها در استقرار
• 48. فصل ۴۸: رویکردهای بازگردانی (Rollback)
• 49. فصل ۴۹: مانیتورینگ عملکرد مدل در Production
• 50. فصل ۵۰: تشخیص Drift مدل
• 51. فصل ۵۱: تشخیص Concept Drift
• 52. فصل ۵۲: تشخیص Data Drift
• 53. فصل ۵۳: استراتژی‌های مقابله با Drift
• 54. فصل ۵۴: بازآموزی مدل‌ها
• 55. فصل ۵۵: استقرار مجدد مدل‌های بازآموزی شده
• 56. فصل ۵۶: A/B Testing مدل‌ها
• 57. فصل ۵۷: مدیریت نسخه‌های مدل در Production
• 58. فصل ۵۸: استفاده از MLOps
• 59. فصل ۵۹: اصول MLOps
• 60. فصل ۶۰: نقش ClearML در MLOps
• 61. فصل ۶۱: اتوماسیون تست مدل
• 62. فصل ۶۲: اتوماسیون ارزیابی مدل
• 63. فصل ۶۳: CI/CD برای مدل‌های هوشمند
• 64. فصل ۶۴: الگوهای استقرار (Deployment Patterns)
• 65. فصل ۶۵: Blue/Green Deployment
• 66. فصل ۶۶: Canary Releases
• 67. فصل ۶۷: Rolling Updates
• 68. فصل ۶۸: مدیریت پکیج مدل‌ها
• 69. فصل ۶۹: استفاده از Docker برای استقرار
• 70. فصل ۷۰: ساخت Imageهای Docker برای مدل‌ها
• 71. فصل ۷۱: استفاده از Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
• 72. فصل ۷۲: استقرار مدل‌ها در Kubernetes
• 73. فصل ۷۳: مانیتورینگ Kubernetes
• 74. فصل ۷۴: مدیریت پیچیدگی در استقرار
• 75. فصل ۷۵: ابزارهای پیشرفته ClearML
• 76. فصل ۷۶: Data Versioning پیشرفته
• 77. فصل ۷۷: Model Versioning پیشرفته
• 78. فصل ۷۸: Orchestration با ClearML
• 79. فصل ۷۹: یادگیری تقویتی و استقرار
• 80. فصل ۸۰: استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 81. فصل ۸۱: استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 82. فصل ۸۲: استقرار مدل‌های توصیه گر
• 83. فصل ۸۳: بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 84. فصل ۸۴: کوانتیزاسیون مدل
• 85. فصل ۸۵: Pruning مدل
• 86. فصل ۸۶: استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU, TPU)
• 87. فصل ۸۷: مدیریت هزینه‌های استقرار
• 88. فصل ۸۸: ارزیابی ریسک در استقرار
• 89. فصل ۸۹: حاکمیت داده (Data Governance)
• 90. فصل ۹۰: ملاحظات اخلاقی در استقرار مدل
• 91. فصل ۹۱: شفافیت مدل (Model Explainability)
• 92. فصل ۹۲: پاسخگویی (Accountability)
• 93. فصل ۹۳: ممیزی مدل‌ها
• 94. فصل ۹۴: نکات کلیدی برای استقرار موفق
• 95. فصل ۹۵: استراتژی‌های مانیتورینگ پیشرفته
• 96. فصل ۹۶: درس‌های آموخته شده از موارد واقعی
• 97. فصل ۹۷: آینده ClearML و استقرار مدل
• 98. فصل ۹۸: بهبود مستمر فرآیند استقرار
• 99. فصل ۹۹: منابع اضافی و جامعه ClearML
• 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی