فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری با استفاده از سرویس‌های داخلی (با رویکرد بومی‌سازی و انطباق با قوانین)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری با استفاده از سرویس‌های داخلی (با رویکرد بومی‌سازی و انطباق با قوانین)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و ارتباطات در ایران
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم پایه شبکه‌های کامپیوتری
• 4. امنیت در فناوری اطلاعات
• 5. قوانین و مقررات فضای مجازی در ایران
• 6. آشنایی با مفاهیم ابری (Cloud Computing)
• 7. معماری سرویس‌های ابری داخلی
• 8. زیرساخت‌های ابری بومی
• 9. معرفی پلتفرم‌های ابری ایرانی
• 10. مفاهیم استقرار (Deployment)
• 11. چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. مراحل آماده‌سازی مدل برای استقرار
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. ارزیابی عملکرد مدل
• 16. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌ها
• 17. مفاهیم مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 18. اهمیت مقیاس‌پذیری در سرویس‌های ابری
• 19. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 20. طراحی معماری مقیاس‌پذیر
• 21. پایش و مدیریت منابع در مقیاس‌پذیری
• 22. اصول طراحی API برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. استانداردهای RESTful API
• 24. امنیت API
• 25. اعتبارسنجی و احراز هویت در API
• 26. مستندسازی API
• 27. معرفی کانتینرسازی (Containerization)
• 28. مبانی Docker
• 29. ساخت Imageهای Docker برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. مدیریت کانتینرها
• 31. مفاهیم Kubernetes
• 32. معماری Kubernetes
• 33. استقرار برنامه‌ها با Kubernetes
• 34. مدیریت منابع در Kubernetes
• 35. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 36. ذخیره‌سازی در Kubernetes
• 37. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری مشابه Cloud Run
• 38. قابلیت‌های سرویس‌های ابری ایرانی مشابه Cloud Run
• 39. انتخاب سرویس ابری مناسب
• 40. پیکربندی سرویس ابری برای استقرار مدل
• 41. تنظیم پارامترهای استقرار
• 42. مدیریت ترافیک و توزیع بار
• 43. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در سرویس ابری
• 44. مدیریت خطا و بازیابی
• 45. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها
• 46. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 47. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 48. استقرار مدل‌های بینایی ماشین
• 49. مدیریت نسخه‌های مدل
• 50. تست و اعتبارسنجی مدل مستقر شده
• 51. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. قوانین حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 53. مطابقت با مقررات داخلی ایران
• 54. مدیریت چرخه عمر مدل در محیط عملیاتی (MLOps)
• 55. ابزارهای MLOps بومی
• 56. خودکارسازی فرآیندهای MLOps
• 57. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در هوش مصنوعی
• 58. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایران
• 59. اقتصاد دیجیتال و هوش مصنوعی
• 60. نوآوری و توسعه فناوری هوش مصنوعی در ایران
• 61. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 62. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
• 63. چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های نوین
• 64. راهکارهای توسعه پایدار در حوزه هوش مصنوعی
• 65. پروژه‌های موفق هوش مصنوعی در ایران
• 66. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 67. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
• 68. کاربرد پردازش توزیع‌شده در یادگیری ماشین
• 69. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده
• 70. مفاهیم Big Data
• 71. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم
• 72. معماری‌های کلان‌داده
• 73. امنیت در پردازش کلان‌داده
• 74. استقرار مدل‌های پیچیده در مقیاس بزرگ
• 75. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 76. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای مقیاس‌پذیری
• 77. ارتباط بین مدل و زیرساخت ابری
• 78. نقش معماری نرم‌افزار در مقیاس‌پذیری
• 79. طراحی سیستم‌های مقاوم به خطا
• 80. تکنیک‌های Load Balancing پیشرفته
• 81. استفاده از صف‌های پیام برای ارتباط ناهمگام
• 82. مدیریت حافظه و منابع در سرویس‌های ابری
• 83. پایش عملکرد سرویس در زمان اجرا
• 84. تحلیل لاگ‌ها برای رفع اشکال
• 85. بهبود مستمر مدل و زیرساخت
• 86. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 87. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان میکروسرویس
• 88. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 89. مدیریت داده‌ها در معماری میکروسرویس
• 90. امنیت در معماری میکروسرویس
• 91. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 92. پایش و مدیریت کل سیستم
• 93. برنامه‌ریزی برای رشد و توسعه آینده