دوره تنظیم دقیق ابرپارامترها در پلتفرم کوب‌فلو برای پروژه‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیم دقیق ابرپارامترها در پلتفرم کوب‌فلو برای پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مدیریت فرآیندهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و ابرپارامترها
• 2. معرفی کوب‌فلو و معماری آن
• 3. نصب و پیکربندی کوب‌فلو
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه کوب‌فلو
• 5. مفهوم Pipeline در کوب‌فلو
• 6. طراحی Pipeline برای تنظیم ابرپارامترها
• 7. ابزارهای کوب‌فلو برای تنظیم ابرپارامترها
• 8. K-Means Clustering با کوب‌فلو
• 9. رگرسیون خطی با کوب‌فلو
• 10. رگرسیون لجستیک با کوب‌فلو
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) با کوب‌فلو
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با کوب‌فلو
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با کوب‌فلو
• 14. یادگیری عمیق با کوب‌فلو
• 15. مدیریت مجموعه داده‌ها در کوب‌فلو
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها در کوب‌فلو
• 17. مهندسی ویژگی در کوب‌فلو
• 18. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
• 20. تنظیم ابرپارامترهای اساسی
• 21. روش‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 22. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 23. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 24. تنظیم ابرپارامترها با KerasTuner
• 25. تنظیم ابرپارامترها با Optuna
• 26. تنظیم ابرپارامترها با Ray Tune
• 27. یکپارچه‌سازی کوب‌فلو با ابزارهای دیگر
• 28. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 29. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 30. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها
• 31. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای یادگیری ماشین
• 32. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
• 34. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین
• 35. مدیریت منابع محاسباتی
• 36. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 37. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 38. مدیریت خطا و تاب‌آوری
• 39. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده پایدار
• 40. اصول معماری میکروسرویس
• 41. ارتباطات بین سرویس‌ها
• 42. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 43. پایگاه‌های داده NoSQL
• 44. پایگاه‌های داده رابطه‌ای توزیع‌شده
• 45. هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 46. قفل‌گذاری توزیع‌شده
• 47. توافق توزیع‌شده (Distributed Consensus)
• 48. الگوریتم Paxos و Raft
• 49. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 50. الگوهای طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 51. الگوی صف پیام
• 52. الگوی Event Sourcing
• 53. الگوی CQRS
• 54. معماری مبتنی بر رویداد (Event-Driven Architecture)
• 55. سیستم‌های پیام‌رسان توزیع‌شده (Kafka, RabbitMQ)
• 56. پردازش جریانی داده‌ها (Stream Processing)
• 57. Apache Spark Streaming
• 58. Apache Flink
• 59. معماری Data Lake
• 60. معماری Data Warehouse
• 61. انبار داده مدرن (Modern Data Warehousing)
• 62. مفاهیم ETL و ELT
• 63. ابزارهای ETL/ELT
• 64. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 65. حریم خصوصی داده‌ها
• 66. انطباق با مقررات (GDPR, CCPA)
• 67. پیاده‌سازی حاکمیت داده (Data Governance)
• 68. مدیریت کلان داده (Big Data Management)
• 69. استراتژی‌های ذخیره‌سازی کلان داده
• 70. پردازش کلان داده
• 71. تحلیل کلان داده
• 72. هوش تجاری (Business Intelligence)
• 73. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 74. داشبوردهای مدیریتی
• 75. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 76. آزمایش‌های A/B
• 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 79. کاربردها و چالش‌های یادگیری تقویتی
• 80. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 81. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 82. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 83. آموزش مدل‌های قابل تفسیر
• 84. روش‌های ارزیابی تفسیرپذیری
• 85. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 86. روندهای نوظهور در مهندسی نرم‌افزار
• 87. سیستم‌های خودکار و هوشمند
• 88. مفاهیم DevOps و MLOps
• 89. اتوماسیون فرآیندهای توسعه و استقرار
• 90. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 91. کانتینرسازی (Docker)
• 92. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
• 93. استفاده پیشرفته از کوب‌فلو
• 94. سفارشی‌سازی کامپوننت‌های کوب‌فلو
• 95. توسعه اپراتورهای سفارشی کوب‌فلو
• 96. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌ها
• 97. پایش و لاگ‌برداری در کوب‌فلو
• 98. امنیت در کوب‌فلو
• 99. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 100. استفاده از کوب‌فلو برای پروژه‌های بزرگ مقیاس