دوره ایجاد محیط‌های یادگیری ماشین مقرون‌به‌صرفه و منطبق با قوانین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ایجاد محیط‌های یادگیری ماشین مقرون‌به‌صرفه و منطبق با قوانین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات سیستم

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و عملیات سیستم
• 2. اصول اولیه عملیات سیستم (SysOps)
• 3. معرفی یادگیری ماشین (ML)
• 4. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مفاهیم پایه MLOps
• 6. اهمیت MLOps در پروژه‌های ML
• 7. مدیریت داده در پروژه‌های ML
• 8. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها
• 9. ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌ها
• 10. پردازش و پیش‌پردازش داده‌ها
• 11. مدیریت نسخه داده‌ها (Data Versioning)
• 12. توسعه مدل یادگیری ماشین
• 13. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
• 14. آموزش مدل‌ها
• 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 16. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
• 17. محیط‌های توسعه و استقرار
• 18. ابزارهای مدیریت محیط توسعه
• 19. کانتینرسازی (Docker)
• 20. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 21. زیرساخت‌های ابری برای ML
• 22. استقرار مدل‌های ML
• 23. روش‌های استقرار مدل
• 24. استقرار مدل به صورت API
• 25. استقرار مدل در زمان واقعی (Real-time)
• 26. استقرار مدل به صورت دسته‌ای (Batch)
• 27. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 28. پایش عملکرد مدل
• 29. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 30. بازآموزی مدل‌ها
• 31. مدیریت ریسک در MLOps
• 32. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
• 33. برنامه‌ریزی برای واکنش به حوادث
• 34. امنیت در MLOps
• 35. اصول امنیتی در چرخه حیات ML
• 36. محافظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 37. مدیریت دسترسی‌ها
• 38. انطباق با قوانین و مقررات
• 39. مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
• 40. مقررات مرتبط با نرم‌افزار در ایران
• 41. اصول اخلاقی در ML
• 42. مسئولیت‌پذیری در ML
• 43. عدالت و عدم تبعیض در مدل‌ها
• 44. شفافیت در مدل‌های ML
• 45. مستندسازی در MLOps
• 46. اهمیت مستندسازی
• 47. مستندسازی داده‌ها
• 48. مستندسازی مدل‌ها
• 49. مستندسازی فرآیندها
• 50. مستندسازی استقرار
• 51. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
• 52. شناسایی عوامل هزینه‌بر
• 53. راهکارهای کاهش هزینه زیرساخت
• 54. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
• 55. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی داده
• 56. هزینه‌های مربوط به نظارت و نگهداری
• 57. اتوماسیون در MLOps
• 58. اهمیت اتوماسیون
• 59. اتوماسیون فرآیندهای داده
• 60. اتوماسیون فرآیندهای آموزش مدل
• 61. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
• 62. اتوماسیون فرآیندهای نظارت
• 63. ابزارهای اتوماسیون در MLOps
• 64. سیستم‌های CI/CD برای ML
• 65. پایپ‌لاین‌های MLOps
• 66. مدیریت پیکربندی در MLOps
• 67. تست در MLOps
• 68. تست واحد مدل‌ها
• 69. تست یکپارچه‌سازی
• 70. تست عملکردی
• 71. تست امنیتی
• 72. تست انطباق با مقررات
• 73. بازخورد و بهبود مستمر
• 74. فرآیندهای جمع‌آوری بازخورد
• 75. تحلیل بازخوردها
• 76. اعمال بهبودها در چرخه حیات ML
• 77. یادگیری از تجربیات گذشته
• 78. مروری بر بهترین شیوه‌های MLOps
• 79. چالش‌های رایج در MLOps
• 80. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 81. آینده MLOps
• 82. روندهای نوظهور در MLOps
• 83. نقش هوش مصنوعی در MLOps
• 84. MLOps سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 85. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
• 86. اصول عملیات سیستم در MLOps
• 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
• 88. امنیت داده در MLOps
• 89. انطباق با مقررات داخلی
• 90. ملاحظات اخلاقی در ML
• 91. مستندسازی فنی در MLOps
• 92. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی ML
• 93. اتوماسیون فرآیندهای ML
• 94. پایپ‌لاین‌های داده و مدل
• 95. تست و اعتبارسنجی در MLOps
• 96. بهبود مستمر در عملیات ML
• 97. مطالعات موردی MLOps موفق
• 98. چالش‌های عملیاتی در ML
• 99. پیش‌بینی آینده MLOps
• 100. کاربرد MLOps در صنایع مختلف