دوره استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت ابری

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و استقرار مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین و استقرار مدل
• 2. مبانی زیرساخت ابری برای یادگیری ماشین
• 3. معرفی سرویس‌های AWS برای استقرار مدل
• 4. اصول معماری استقرار مدل‌های ML
• 5. انتخاب استراتژی استقرار مناسب
• 6. استقرار مدل‌های ML بر روی AWS SageMaker
• 7. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
• 8. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های ML در محیط ابری
• 9. مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های ML
• 10. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های ML
• 11. پایش و نگهداری مدل‌های ML مستقر شده
• 12. استقرار مدل‌های ML با استفاده از کانتینرها
• 13. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرها
• 14. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS Lambda
• 15. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS ECS
• 16. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS EKS
• 17. معماری Serverless برای استقرار مدل‌های ML
• 18. استفاده از API Gateway برای دسترسی به مدل‌ها
• 19. طراحی API برای مدل‌های ML
• 20. مدیریت نسخه مدل‌ها
• 21. تکنیک‌های A/B Testing برای مدل‌های ML
• 22. استقرار مدل‌های real-time
• 23. استقرار مدل‌های batch
• 24. انتخاب زیرساخت مناسب برای نیازهای مختلف
• 25. هزینه‌بندی استقرار مدل‌های ML در AWS
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌ها
• 27. ملاحظات مربوط به تأخیر (Latency)
• 28. ملاحظات مربوط به توان عملیاتی (Throughput)
• 29. مقدمه‌ای بر CI/CD برای مدل‌های ML
• 30. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodePipeline
• 31. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodeBuild
• 32. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodeDeploy
• 33. استقرار مدل‌های ML با استفاده از Infrastructure as Code
• 34. مقدمه‌ای بر AWS CloudFormation
• 35. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS CDK
• 36. پایش عملکرد مدل‌های ML با Amazon CloudWatch
• 37. لاگ‌گیری و تحلیل خطاها در مدل‌های ML
• 38. استفاده از AWS X-Ray برای ردیابی
• 39. مدیریت دسترسی و احراز هویت برای مدل‌های ML
• 40. استفاده از AWS IAM برای کنترل دسترسی
• 41. امنیت داده‌ها در زمان استقرار
• 42. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 43. مقدمه‌ای بر MLOps
• 44. اصول MLOps در عمل
• 45. مدیریت داده‌ها در چرخه MLOps
• 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای تولید
• 47. پایش کیفیت داده‌ها
• 48. مدیریت مدل‌ها در مخزن
• 49. انتخاب استراتژی مدیریت مدل
• 50. استقرار مدل‌های ML در لبه (Edge)
• 51. مقدمه‌ای بر AWS IoT Greengrass
• 52. استقرار مدل‌های ML در دستگاه‌های لبه
• 53. پایش و مدیریت مدل‌های ML در لبه
• 54. استفاده از AWS Snowball برای انتقال داده
• 55. استقرار مدل‌های ML برای پردازش داده‌های بزرگ
• 56. مقدمه‌ای بر AWS EMR
• 57. استقرار مدل‌های ML با Apache Spark
• 58. استفاده از AWS Glue برای ETL
• 59. استقرار مدل‌های ML در محیط‌های چند ابری
• 60. ملاحظات امنیتی در محیط‌های چند ابری
• 61. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های چند ابری
• 62. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای استقرار
• 63. استقرار مدل‌های ML با Kubeflow
• 64. معماری‌های پیشرفته استقرار مدل‌های ML
• 65. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble
• 66. استقرار مدل‌های GAN
• 67. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 68. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 69. بهبود پایداری مدل‌های ML
• 70. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
• 71. تکنیک‌های بازآموزی مدل‌ها
• 72. استقرار مدل‌های ML با قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 73. مقدمه‌ای بر SHAP و LIME
• 74. پیاده‌سازی توضیح‌پذیری در استقرار
• 75. ملاحظات قانونی و اخلاقی در استقرار مدل‌های ML
• 76. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 77. مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های ML
• 78. ارزیابی ریسک‌های استقرار مدل‌های ML
• 79. مطالعات موردی استقرار موفق مدل‌های ML
• 80. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های استقرار
• 81. روندهای نوظهور در MLOps
• 82. توسعه پایدار در استقرار مدل‌های ML
• 83. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ابری
• 84. استانداردهای صنعتی در استقرار ML
• 85. نقش مهندس یادگیری ماشین در تیم‌های چابک
• 86. همکاری با تیم‌های توسعه و عملیات
• 87. مستندسازی فرآیندهای استقرار
• 88. آموزش و توسعه مستمر در حوزه MLOps
• 89. راهنمای عملیاتی برای استقرار مدل‌های ML
• 90. نکات مهم در انتخاب زیرساخت ابری
• 91. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 92. مدیریت ریسک در استقرار ML
• 93. انتخاب ابزارهای مناسب برای هر مرحله
• 94. نکات کلیدی برای موفقیت در استقرار مدل‌های ML
• 95. ارزیابی نهایی زیرساخت‌های استقرار
• 96. خلاصه و جمع‌بندی مباحث استقرار مدل‌های ML
• 97. ملاحظات نهایی برای مهندسان ML
• 98. نکات تکمیلی برای بهینه‌سازی استقرار
• 99. مرور کلی بر چرخه حیات مدل‌های ML
• 100. اصول کلیدی برای استقرار مدل‌های ML پایدار