دوره استقرار و مدیریت گردش کار هوش مصنوعی با Kubeflow بر روی Kubernetes همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مدیریت گردش کار هوش مصنوعی با Kubeflow بر روی Kubernetes

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. پیش پردازش داده ها
• 5. مهندسی ویژگی
• 6. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
• 7. مقدمه ای بر Kubernetes
• 8. مفاهیم کلیدی Kubernetes
• 9. معماری Kubernetes
• 10. استقرار برنامه ها در Kubernetes
• 11. مدیریت منابع در Kubernetes
• 12. شبکه در Kubernetes
• 13. ذخیره سازی در Kubernetes
• 14. مقدمه ای بر Kubeflow
• 15. اهداف و معماری Kubeflow
• 16. نصب و پیکربندی Kubeflow
• 17. ایجاد گردش کارهای یادگیری ماشین با Kubeflow Pipelines
• 18. مبانی Kubeflow Pipelines
• 19. کامپوننت های Kubeflow Pipelines
• 20. نوشتن و اجرای یک Pipeline ساده
• 21. ذخیره سازی و مدیریت Artifacts در Pipelines
• 22. استفاده از Custom Components در Pipelines
• 23. مدیریت داده ها در Kubeflow
• 24. ذخیره سازی داده ها برای پروژه های ML
• 25. دسترسی به داده ها در Kubeflow
• 26. یکپارچه سازی با سیستم های ذخیره سازی خارجی
• 27. آموزش مدل ها با Kubeflow
• 28. استفاده از TensorFlow با Kubeflow
• 29. استفاده از PyTorch با Kubeflow
• 30. مدیریت آموزش های توزیع شده
• 31. ردیابی و نظارت بر آموزش ها
• 32. استقرار مدل ها با Kubeflow
• 33. بسته بندی مدل ها
• 34. استقرار مدل ها به عنوان سرویس
• 35. مدیریت نسخه مدل
• 36. نظارت بر مدل های مستقر شده
• 37. تنظیم ابرپارامترها با Kubeflow Katib
• 38. مبانی تنظیم ابرپارامترها
• 39. استفاده از Katib برای جستجوی شبکه عصبی
• 40. استفاده از Katib برای جستجوی تصادفی
• 41. استفاده از Katib برای جستجوی بیزی
• 42. بهینه سازی مدل ها با Hyperparameter Tuning
• 43. مدیریت Notebooks در Kubeflow
• 44. استفاده از Jupyter Notebooks در Kubeflow
• 45. مدیریت محیط های توسعه
• 46. اشتراک گذاری Notebooks
• 47. امنیت در Kubeflow
• 48. احراز هویت و مجوزها
• 49. مدیریت دسترسی
• 50. امنیت داده ها
• 51. امنیت زیرساخت
• 52. مقیاس پذیری در Kubeflow
• 53. مقیاس بندی خودکار
• 54. مدیریت منابع در مقیاس بزرگ
• 55. بهینه سازی عملکرد
• 56. کارایی و بهره وری در گردش کار
• 57. نظارت و لاگینگ در Kubeflow
• 58. ابزارهای نظارتی
• 59. جمع آوری و تحلیل لاگ ها
• 60. شناسایی و رفع مشکلات
• 61. مدیریت خطاها و استثناها
• 62. اتوماسیون در Kubeflow
• 63. اتوماسیون استقرار
• 64. اتوماسیون آموزش
• 65. اتوماسیون استقرار مدل
• 66. اتوماسیون نظارت
• 67. بهترین شیوه ها در Kubeflow
• 68. طراحی گردش کار موثر
• 69. مدیریت وابستگی ها
• 70. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
• 71. مستندسازی گردش کار
• 72. مقدمه ای بر MLOps
• 73. اصول MLOps
• 74. چرخه عمر یک پروژه ML
• 75. پیاده سازی MLOps با Kubeflow
• 76. انطباق با استانداردهای MLOps
• 77. امنیت در MLOps
• 78. حریم خصوصی داده ها در MLOps
• 79. مدیریت ریسک در MLOps
• 80. پایایی و قابلیت اطمینان در MLOps
• 81. تست و اعتبارسنجی مدل ها
• 82. استراتژی های تست
• 83. تست یکپارچگی
• 84. تست پذیرش
• 85. تست عملکرد
• 86. مانیتورینگ مستمر
• 87. شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 88. ابزارهای مانیتورینگ
• 89. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 90. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 91. بازآموزی مدل ها
• 92. استراتژی های بازآموزی
• 93. زمان بندی بازآموزی
• 94. اتوماسیون بازآموزی
• 95. مدیریت دانش و همکاری
• 96. پلتفرم های همکاری
• 97. اشتراک گذاری نتایج
• 98. مستندسازی پروژه
• 99. یادگیری مداوم
• 100. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس ها