دوره راه‌اندازی و مدیریت خطوط لوله یادگیری ماشین با Kubeflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و مدیریت خطوط لوله یادگیری ماشین با Kubeflow

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و خطوط لوله
• 2. مفاهیم کلیدی مهندسی نرم‌افزار
• 3. اصول سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. معرفی کانتینرها و داکر
• 5. آشنایی با ارکستراسیون کانتینر
• 6. مبانی کوبرنتیز
• 7. معماری کوبرنتیز
• 8. مفاهیم پایه کوبرنتیز (Pods, Deployments, Services)
• 9. مدیریت منابع در کوبرنتیز
• 10. شبکه‌بندی در کوبرنتیز
• 11. ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
• 12. معرفی Kubeflow
• 13. اهداف و مزایای Kubeflow
• 14. نصب و پیکربندی Kubeflow
• 15. معماری Kubeflow
• 16. اجزای کلیدی Kubeflow
• 17. Kubeflow Pipelines: مفاهیم اولیه
• 18. ساخت اولین پایپ‌لاین با Kubeflow Pipelines
• 19. کامپوننت‌های پایپ‌لاین
• 20. تعریف وظایف در پایپ‌لاین
• 21. مدیریت داده‌ها در پایپ‌لاین‌ها
• 22. ورژن‌بندی پایپ‌لاین‌ها
• 23. اجرای پایپ‌لاین‌ها
• 24. نظارت بر اجرای پایپ‌لاین‌ها
• 25. دیباگ کردن پایپ‌لاین‌ها
• 26. استفاده از Notebooks در Kubeflow
• 27. مدیریت Notebook Servers
• 28. اجرای کد در Notebooks
• 29. آموزش مدل با استفاده از Notebooks
• 30. TensorFlow Extended (TFX) در Kubeflow
• 31. مفاهیم TFX
• 32. ساخت پایپ‌لاین TFX
• 33. کامپوننت‌های TFX
• 34. آموزش مدل با TFX
• 35. ارزیابی مدل با TFX
• 36. استقرار مدل با TFX
• 37. Kubeflow Serving: مفاهیم
• 38. استقرار مدل‌ها با Kubeflow Serving
• 39. مدیریت نسخه‌های مدل
• 40. تست A/B برای مدل‌ها
• 41. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
• 42. Kubeflow Katib: بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 43. مفاهیم Katib
• 44. تنظیمات Katib
• 45. اجرای آزمایش‌های بهینه‌سازی
• 46. تحلیل نتایج Katib
• 47. Kubeflow Fairing: ساده‌سازی استقرار
• 48. مفاهیم Fairing
• 49. استقرار مدل‌ها با Fairing
• 50. استفاده از Fairing برای ابزارهای مختلف
• 51. Kubeflow Metadata
• 52. مدیریت متادیتا در پایپ‌لاین‌ها
• 53. ردیابی اجراهای پایپ‌لاین
• 54. مرتبط‌سازی مصنوعات
• 55. امنیت در Kubeflow
• 56. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 57. پیکربندی امنیتی Kubeflow
• 58. اصول امنیتی در کوبرنتیز
• 59. امنیت داده‌ها در Kubeflow
• 60. پایپ‌لاین‌های ETL برای یادگیری ماشین
• 61. پیش‌پردازش داده‌ها
• 62. مهندسی ویژگی
• 63. آموزش مدل‌های مختلف
• 64. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 65. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 66. اتوماسیون خطوط لوله ML
• 67. استفاده از CI/CD برای ML
• 68. تست خودکار پایپ‌لاین‌های ML
• 69. نظارت مداوم بر عملکرد مدل
• 70. مدیریت چرخه عمر مدل
• 71. معرفی MLOps
• 72. اصول MLOps
• 73. پیاده‌سازی MLOps با Kubeflow
• 74. ابزارهای MLOps تکمیلی
• 75. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌ها
• 76. مقیاس‌پذیری خطوط لوله یادگیری ماشین
• 77. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
• 78. استفاده بهینه از منابع کوبرنتیز
• 79. طراحی پایپ‌لاین‌های مقاوم در برابر خطا
• 80. بازیابی از خرابی‌ها
• 81. مدیریت وابستگی‌ها در پایپ‌لاین‌ها
• 82. مستندسازی خطوط لوله یادگیری ماشین
• 83. بهترین روش‌ها در طراحی پایپ‌لاین
• 84. مطالعات موردی موفق در Kubeflow
• 85. چالش‌های رایج در Kubeflow
• 86. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 87. آینده Kubeflow و MLOps
• 88. آموزش مدل‌های پیچیده
• 89. یادگیری تقویتی در Kubeflow
• 90. یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 91. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 92. مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 93. استفاده از GPU در Kubeflow
• 94. استفاده از TPU در Kubeflow
• 95. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ذخیره‌سازی خارجی
• 96. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مانیتورینگ
• 97. یکپارچه‌سازی با ابزارهای لاگینگ
• 98. مدیریت پیکربندی در Kubeflow
• 99. اتوماسیون استقرار زیرساخت
• 100. ساخت ایمیج‌های کانتینر سفارشی