دوره مهندسی و مقیاس‌پذیری داده‌های هوش مصنوعی با Ray و Metaflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و مقیاس‌پذیری داده‌های هوش مصنوعی با Ray و Metaflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و مقیاس‌پذیری پروژه‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین و نیاز به مقیاس‌پذیری
• 3. معرفی Ray: پلتفرم متن‌باز برای محاسبات توزیع‌شده
• 4. معرفی Metaflow: فریم‌ورک مدیریت گردش کار یادگیری ماشین
• 5. نصب و پیکربندی Ray
• 6. نصب و پیکربندی Metaflow
• 7. اولین گام‌ها با Ray: اجرای وظایف ساده
• 8. اولین گام‌ها با Metaflow: تعریف اولین گردش کار
• 9. مفهوم Actor در Ray و کاربردهای آن
• 10. مفهوم Task در Ray و مدیریت منابع
• 11. مفهوم DAG در Metaflow و ساختار گردش کار
• 12. مفهوم Branching در Metaflow برای گردش کارهای موازی
• 13. کار با داده‌ها در Ray: Ray Datasets
• 14. کار با داده‌ها در Metaflow: مدیریت داده‌ها و نسخه‌بندی
• 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Ray Train
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Metaflow
• 17. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری آموزش مدل با Ray
• 18. استفاده از Ray Tune برای تنظیم هایپرپارامترها
• 19. مقیاس‌پذیری و مدیریت محاسبات پیچیده با Metaflow
• 20. مدیریت منابع در Ray: کلاسترها و گره‌ها
• 21. مدیریت منابع در Metaflow: اجرای محلی و کلاستر
• 22. ذخیره‌سازی و بازیابی نتایج با Metaflow
• 23. مفهوم Artifacts در Metaflow
• 24. استفاده از Ray Serve برای استقرار مدل‌ها
• 25. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 26. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 27. عیب‌یابی و رفع اشکال در Ray
• 28. عیب‌یابی و رفع اشکال در Metaflow
• 29. مدیریت وابستگی‌ها در Ray
• 30. مدیریت وابستگی‌ها در Metaflow
• 31. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. اصول DevOps برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 33. مستندسازی گردش کارهای یادگیری ماشین
• 34. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در مقیاس بزرگ
• 35. معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی
• 36. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Ray
• 37. پردازش جریانی (Stream Processing) با Ray
• 38. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) با Ray
• 39. کاربرد Ray در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 40. کاربرد Ray در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 41. کاربرد Metaflow در پروژه‌های داده‌کاوی
• 42. کاربرد Metaflow در پروژه‌های تحلیل آماری
• 43. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 44. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 45. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 46. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و هوش مصنوعی در ایران
• 47. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
• 48. معماری‌های پیشرفته در Ray
• 49. قابلیت‌های پیشرفته در Metaflow
• 50. کاربرد Ray در محاسبات علمی
• 51. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری خطا در Ray
• 52. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری خطا در Metaflow
• 53. مقایسه Ray و Metaflow با فریم‌ورک‌های دیگر
• 54. مهاجرت به Ray و Metaflow
• 55. بهترین شیوه‌ها در مقیاس‌پذیری پروژه‌های هوش مصنوعی
• 56. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت گردش کار
• 57. استفاده از Ray برای یادگیری تقویتی
• 58. استفاده از Metaflow برای خودکارسازی وظایف
• 59. کاربرد Ray در محاسبات توزیع‌شده گراف
• 60. کاربرد Metaflow در زنجیره تامین داده
• 61. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 62. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده
• 63. بهینه‌سازی هزینه در محاسبات ابری با Ray
• 64. بهینه‌سازی هزینه در محاسبات ابری با Metaflow
• 65. همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 66. راهنمای عملی برای استقرار Ray در محیط پروداکشن
• 67. راهنمای عملی برای استقرار Metaflow در محیط پروداکشن
• 68. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ در Ray
• 69. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ در Metaflow
• 70. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی مدل در مقیاس
• 71. نکات کلیدی در طراحی معماری مقیاس‌پذیر
• 72. یادگیری ماشین توزیع‌شده و مفاهیم آن
• 73. پردازش داده‌های نامتوازن با Ray
• 74. پردازش داده‌های نامتوازن با Metaflow
• 75. کاربرد Ray در شبیه‌سازی‌های پیچیده
• 76. کاربرد Metaflow در مدیریت پروژه‌های علم داده
• 77. اصول برنامه‌نویسی موازی با Ray
• 78. اصول برنامه‌نویسی توزیع‌شده با Metaflow
• 79. تحلیل عملکرد Ray در سناریوهای مختلف
• 80. تحلیل عملکرد Metaflow در سناریوهای مختلف
• 81. مباحث پیشرفته در Ray Datasets
• 82. مباحث پیشرفته در Metaflow Artifacts
• 83. امنیت داده‌ها در Ray
• 84. امنیت داده‌ها در Metaflow
• 85. انطباق با مقررات ملی در استفاده از Ray
• 86. انطباق با مقررات ملی در استفاده از Metaflow
• 87. ملاحظات حقوقی در خودکارسازی با هوش مصنوعی
• 88. مدیریت تغییرات در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 89. آینده Ray و Metaflow در صنعت هوش مصنوعی
• 90. پروژه‌های نمونه و مطالعات موردی با Ray
• 91. پروژه‌های نمونه و مطالعات موردی با Metaflow
• 92. یادگیری مداوم (Continuous Learning) با Ray
• 93. یادگیری مداوم (Continuous Learning) با Metaflow
• 94. نکات مهم در انتخاب ابزار مقیاس‌پذیری
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده مهندسی داده هوش مصنوعی
• 96. کاربرد Ray در پردازش توزیع‌شده تصویر
• 97. کاربرد Metaflow در گردش کارهای تحلیلی
• 98. بهینه‌سازی حافظه در Ray
• 99. بهینه‌سازی حافظه در Metaflow
• 100. مدیریت پیکربندی در Ray