دوره استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های داده در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و آشنایی با مفاهیم رایانش ابری
• 2. اصول معماری ابری و سرویس‌های کلیدی GCP
• 3. خدمات ذخیره‌سازی داده در GCP (Cloud Storage)
• 4. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در GCP (Cloud SQL)
• 5. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL در GCP (Firestore, Bigtable)
• 6. معرفی سرویس‌های پردازش داده در GCP (Dataflow, Dataproc)
• 7. مبانی علم داده و چرخه حیات مدل
• 8. مراحل پیش‌پردازش داده برای مدل‌های علم داده
• 9. انتخاب و مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی
• 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
• 12. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. تنظیم فراپارامترها و بهینه‌سازی مدل
• 14. معرفی ابزارهای علم داده در GCP (Vertex AI)
• 15. محیط‌های توسعه علم داده در GCP (AI Platform Notebooks)
• 16. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در GCP
• 17. انتقال داده به بستر ابری GCP
• 18. پایپ‌لاین‌های پردازش داده خودکار در GCP
• 19. معرفی مفاهیم استقرار مدل (Model Deployment)
• 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان API
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش دسته‌ای
• 22. مدیریت ورژن مدل‌ها در GCP
• 23. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 24. شناسایی و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
• 25. شناسایی و مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
• 26. معرفی مفاهیم MLOps (Machine Learning Operations)
• 27. اصول و بهترین روش‌های MLOps در GCP
• 28. خودکارسازی چرخه عمر مدل با استفاده از MLOps
• 29. استفاده از Vertex AI Pipelines برای MLOps
• 30. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در چرخه MLOps
• 31. امنیت در استقرار مدل‌های علم داده در GCP
• 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت در GCP
• 33. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 34. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی برای سرویس‌های ابری
• 35. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده‌ها
• 36. قوانین حفاظت از داده در ایران
• 37. رعایت حریم خصوصی کاربران در پردازش داده
• 38. اصول اخلاقی در علم داده و هوش مصنوعی
• 39. مقایسه رویکردهای استقرار مدل در محیط‌های مختلف
• 40. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در GCP
• 41. استفاده از TensorFlow Extended (TFX) در GCP
• 42. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 44. مدیریت منابع محاسباتی برای استقرار مدل
• 45. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در GCP
• 46. بهینه‌سازی هزینه در استقرار مدل‌های ابری
• 47. معرفی سرویس‌های Kubernetes در GCP (GKE)
• 48. استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker و Kubernetes
• 49. مدیریت کانتینرها و ارکستراسیون در GCP
• 50. استفاده از Cloud Run برای استقرار میکروسرویس‌ها
• 51. معرفی سرویس‌های Serverless در GCP
• 52. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Functions
• 53. معماری‌های Serverless برای استقرار مدل‌های علم داده
• 54. پردازش جریانی داده‌ها در GCP (Pub/Sub, Dataflow)
• 55. تجزیه و تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
• 56. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای عملکرد مدل
• 57. ابزارهای بصری‌سازی داده در GCP (Looker Studio)
• 58. گزارش‌دهی و مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
• 59. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های ابری
• 60. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا
• 61. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
• 62. ادغام CI/CD با MLOps در GCP
• 63. مدیریت پیکربندی در محیط ابری
• 64. پیاده‌سازی استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
• 65. استقرار مدل‌های جدید و مقایسه با مدل‌های قبلی
• 66. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های علم داده
• 67. بکاپ‌گیری و بازیابی داده‌ها در GCP
• 68. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندهای استقرار
• 69. تعامل با ذینفعان و ارائه نتایج
• 70. آموزش کاربران نهایی مدل‌های علم داده
• 71. بررسی موارد کاربردی موفق استقرار مدل در ایران
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps در سازمان‌های ایرانی
• 73. راهکارهای بومی‌سازی استقرار مدل‌های علم داده
• 74. آینده رایانش ابری و علم داده در ایران
• 75. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربردهای آن
• 76. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 77. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
• 78. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری در تیم‌های علم داده
• 79. فرهنگ‌سازی در زمینه استفاده از علم داده
• 80. ارزیابی و انتخاب پلتفرم ابری مناسب
• 81. مهاجرت از محیط‌های On-Premise به ابر
• 82. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع ابری
• 83. استانداردهای فنی در استقرار مدل‌های ابری
• 84. نقش تحلیل‌گران داده در چرخه MLOps
• 85. نقش مهندسان یادگیری ماشین در GCP
• 86. نقش معماران ابری در استقرار مدل‌ها
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف اقتصادی ایران
• 88. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش تصویر با GCP
• 89. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی با GCP
• 90. استقرار مدل‌های توصیه گر (Recommender Systems)
• 91. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 92. مدیریت داده‌های حجیم و تنوع بالا (Big Data)
• 93. معماری‌های داده مدرن در GCP
• 94. استفاده از Data Catalog برای مدیریت فراداده
• 95. اصول مهندسی داده برای پشتیبانی از MLOps
• 96. طراحی پایپ‌لاین‌های داده انعطاف‌پذیر
• 97. مدیریت چرخه حیات داده در GCP
• 98. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل‌ها
• 99. استراتژی‌های انتشار مدل‌های جدید
• 100. پایش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها