دوره مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در محیط ابری: مبانی و کاربردها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در محیط ابری: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات در سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: مهندسی و عملیات یادگیری ماشین ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در ابر
• 2. مبانی معماری ابری برای یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی MLOps
• 4. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در محیط ابری
• 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های کلان
• 7. ابزارهای مدیریت داده در پلتفرم‌های ابری
• 8. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. فریم‌ورک‌های رایج یادگیری ماشین
• 10. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
• 11. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 12. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 14. مبانی مهندسی ویژگی
• 15. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
• 16. استفاده از ویژگی‌های مهندسی شده در مدل‌ها
• 17. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها
• 18. استراتژی‌های استقرار مدل
• 19. استقرار مدل در محیط‌های تولیدی
• 20. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای یادگیری ماشین
• 21. اتوماسیون استقرار مدل
• 22. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
• 23. معیارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
• 24. تشخیص افت عملکرد مدل
• 25. هشداردهی و پاسخ به مشکلات مدل
• 26. مدیریت نسخه مدل‌ها
• 27. ردیابی آزمایش‌ها و مدل‌ها
• 28. استانداردسازی فرآیندهای MLOps
• 29. امنیت در MLOps
• 30. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 31. حفاظت از داده‌ها در محیط ابری
• 32. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی
• 34. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 35. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیحی (XAI)
• 38. تکنیک‌های XAI
• 39. کاربرد XAI در MLOps
• 40. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)
• 41. ملاحظات استقرار مدل در لبه
• 42. مانیتورینگ و مدیریت مدل‌های لبه
• 43. یادگیری تقویتی در محیط ابری
• 44. کاربرد یادگیری تقویتی در MLOps
• 45. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین
• 46. استفاده از کانتینرها (Docker) در MLOps
• 47. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
• 48. پلتفرم‌های ابری مدیریت شده برای ML
• 49. AWS SageMaker
• 50. Google AI Platform
• 51. Azure Machine Learning
• 52. استفاده از سرویس‌های ابری برای MLOps
• 53. طراحی معماری MLOps سازگار با ابر
• 54. مدیریت هزینه در پروژه‌های ML ابری
• 55. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 56. انتخاب ابزارهای مناسب MLOps
• 57. فرهنگ سازمانی برای MLOps
• 58. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
• 59. همکاری بین تیم‌های داده و عملیات
• 60. مستندسازی در MLOps
• 61. آموزش و توسعه مهارت‌های MLOps
• 62. آینده MLOps
• 63. روندهای نوظهور در MLOps
• 64. نکات کلیدی برای موفقیت در MLOps
• 65. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML ابری
• 66. ارتباطات در پروژه‌های ML
• 67. مدیریت ذینفعان
• 68. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
• 69. MLOps در حوزه سلامت
• 70. MLOps در حوزه مالی
• 71. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
• 72. MLOps در حوزه تولید
• 73. پایپ‌لاین‌های داده برای ML
• 74. تکنیک‌های ETL/ELT در ابر
• 75. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر مدل‌ها
• 76. اعتبارسنجی داده‌ها در طول چرخه حیات
• 77. خودکارسازی فرآیندهای داده
• 78. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 79. مدل‌های یادگیری عمیق در ابر
• 80. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 81. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 82. مدیریت منابع محاسباتی برای ML
• 83. استفاده از GPU و TPU در ابر
• 84. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 85. مقدمه‌ای بر MLOps امن
• 86. روش‌های امن‌سازی پایپ‌لاین‌ها
• 87. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و ML
• 89. رعایت استانداردها در MLOps
• 90. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای ML
• 91. طراحی مخازن داده بهینه
• 92. ابزارهای مدیریت داده در ابر
• 93. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تولیدی
• 94. ارزیابی مستمر مدل‌ها در تولید
• 95. تکنیک‌های A/B تست برای مدل‌ها
• 96. مدیریت تغییرات در مدل‌های مستقر شده
• 97. بازخورد از کاربران و سیستم‌ها
• 98. بهبود مداوم مدل‌ها بر اساس بازخورد
• 99. فرهنگ یادگیری و بهبود مستمر
• 100. نقش مهندسی نرم‌افزار در MLOps