فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی
• 6. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. تنظیم ابرپارامترها
• 8. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
• 9. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. اهمیت MLOps در توسعه نرم‌افزار
• 11. چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
• 12. مراحل MLOps
• 13. مدیریت داده در MLOps
• 14. گردآوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 15. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
• 16. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی
• 17. نسخه‌بندی داده‌ها
• 18. مدیریت کد در MLOps
• 19. کنترل نسخه کد
• 20. استانداردهای کدنویسی
• 21. تست کد
• 22. مدیریت محیط‌های توسعه
• 23. مدیریت مدل در MLOps
• 24. نسخه‌بندی مدل‌ها
• 25. ثبت و ردیابی مدل‌ها
• 26. ارزیابی و انتخاب مدل
• 27. مدیریت مصنوعات مدل
• 28. استقرار مدل در MLOps
• 29. استراتژی‌های استقرار
• 30. استقرار در محیط‌های ابری
• 31. استقرار در محیط‌های داخلی
• 32. کانتینرسازی مدل‌ها
• 33. مانیتورینگ مدل در MLOps
• 34. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مدل
• 35. تشخیص افت عملکرد مدل
• 36. بازآموزی مدل
• 37. مدیریت انحراف داده و مفهوم
• 38. اتوماسیون در MLOps
• 39. خطوط لوله CI/CD برای یادگیری ماشین
• 40. اتوماسیون تست مدل
• 41. اتوماسیون استقرار مدل
• 42. اتوماسیون مانیتورینگ
• 43. امنیت در MLOps
• 44. امنیت داده‌ها
• 45. امنیت کد
• 46. امنیت مدل‌ها
• 47. امنیت زیرساخت
• 48. حاکمیت در MLOps
• 49. قوانین و استانداردها
• 50. مدیریت ریسک
• 51. انطباق با مقررات
• 52. اخلاق در یادگیری ماشین
• 53. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل
• 54. سوگیری در مدل‌ها
• 55. مسئولیت‌پذیری
• 56. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
• 57. معرفی ابزارهای محبوب MLOps
• 58. مقایسه پلتفرم‌های MLOps
• 59. انتخاب ابزار مناسب
• 60. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 61. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از سرویس‌های ابری
• 62. مدیریت آزمایش‌ها در MLOps
• 63. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
• 64. مقایسه نتایج آزمایش‌ها
• 65. مدیریت مصنوعات آزمایش‌ها
• 66. نظارت بر زیرساخت MLOps
• 67. سلامت سیستم
• 68. عملکرد سیستم
• 69. مدیریت منابع
• 70. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
• 71. کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 72. کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 73. کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 74. مدیریت تغییرات در MLOps
• 75. برنامه‌ریزی و اجرای تغییرات
• 76. ارتباطات تیمی
• 77. مدیریت تأثیرات تغییرات
• 78. ارتباطات و همکاری در تیم‌های MLOps
• 79. نقش‌ها و مسئولیت‌ها
• 80. فرهنگ سازمانی MLOps
• 81. بهبود مستمر در MLOps
• 82. یادگیری از تجربیات
• 83. ارزیابی فرآیندها
• 84. به‌روزرسانی ابزارها و تکنیک‌ها
• 85. مطالعات موردی MLOps در صنایع مختلف
• 86. کاربرد MLOps در صنعت مالی
• 87. کاربرد MLOps در صنعت بهداشت و درمان
• 88. کاربرد MLOps در صنعت خرده‌فروشی
• 89. کاربرد MLOps در صنعت تولید
• 90. آینده MLOps
• 91. روندهای نوظهور در MLOps
• 92. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
• 93. MLOps بدون سرور (Serverless MLOps)
• 94. MLOps برای یادگیری عمیق
• 95. MLOps برای یادگیری تقویتی