فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
• 2. مفاهیم کلیدی MLOps
• 3. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
• 4. نقش پلتفرم ابری گوگل (GCP) در MLOps
• 5. محیط‌های توسعه و آزمایش در GCP
• 6. مدیریت داده‌ها در GCP برای پروژه‌های ML
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با ابزارهای GCP
• 8. ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی و مدل‌ها در GCP
• 9. مجموعه‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
• 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای GCP
• 12. چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با GCP
• 13. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل
• 14. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
• 16. روش‌های مختلف استقرار مدل
• 17. استقرار مدل به عنوان سرویس API
• 18. استقرار مدل برای پیش‌بینی دسته‌ای
• 19. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 20. مانیتورینگ و هشداردهی در GCP
• 21. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی عملکرد مدل
• 22. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 23. اتوماسیون چرخه عمر مدل
• 24. پایپ‌لاین‌های MLOps در GCP
• 25. ابزارهای ارکستراسیون در GCP
• 26. مدیریت زیرساخت برای MLOps
• 27. امنیت در پروژه‌های MLOps در GCP
• 28. مدیریت دسترسی و هویت در GCP
• 29. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 30. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و MLOps
• 31. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 32. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 33. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
• 34. کاربردهای MLOps در صنایع مختلف
• 35. MLOps در حوزه سلامت و پزشکی
• 36. MLOps در حوزه مالی و بانکی
• 37. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
• 38. MLOps در حوزه تولید و صنعت
• 39. یادگیری تقویتی و MLOps
• 40. پردازش زبان طبیعی (NLP) و MLOps
• 41. بینایی ماشین و MLOps
• 42. معماری‌های کلان MLOps در GCP
• 43. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای MLOps
• 44. مدیریت مخازن کد و CI/CD در GCP
• 45. ابزارهای تست خودکار برای مدل‌های ML
• 46. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
• 47. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Deploy
• 48. مدیریت لاگ‌ها و ردیابی در GCP
• 49. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
• 50. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 51. مفاهیم DevOps و ارتباط آن با MLOps
• 52. پیاده‌سازی DevOps در پروژه‌های ML
• 53. تیم‌سازی و فرهنگ سازمانی برای MLOps
• 54. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
• 55. برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری در GCP
• 56. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های MLOps
• 57. بهینه‌سازی مصرف منابع در GCP
• 58. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در GCP
• 59. نکات پیشرفته در MLOps با GCP
• 60. MLOps برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 61. استفاده از TensorFlow Extended (TFX)
• 62. استفاده از Kubeflow Pipelines
• 63. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی در GCP
• 64. استفاده از GPUs و TPUs در GCP
• 65. نظارت بر هزینه‌های GPU/TPU
• 66. مدیریت چرخه عمر داده‌های بزرگ
• 67. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده
• 68. استفاده از Cloud Storage برای داده‌های حجیم
• 69. امنیت داده‌ها در BigQuery و Cloud Storage
• 70. مستندسازی پروژه‌های MLOps
• 71. استانداردهای مستندسازی در GCP
• 72. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 73. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش MLOps
• 74. منابع یادگیری تکمیلی در GCP
• 75. جامعه و انجمن‌های MLOps
• 76. مطالعات موردی MLOps در GCP
• 77. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی MLOps
• 78. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 79. آینده MLOps و هوش مصنوعی در GCP
• 80. توسعه MLOps در سازمان‌های بزرگ
• 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
• 82. مدیریت تغییرات در فرآیندهای MLOps
• 83. تضمین کیفیت در پروژه‌های ML
• 84. تست A/B برای مدل‌های ML
• 85. مدل‌های چند-مدلی و MLOps
• 86. استفاده از AutoML در GCP
• 87. MLOps برای یادگیری فدرال
• 88. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
• 89. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های ML
• 90. استفاده از Docker برای بسته‌بندی مدل‌ها
• 91. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ترکیبی
• 92. ملاحظات قانونی و انطباق در MLOps
• 93. حفاظت از داده‌های حساس
• 94. انطباق با مقررات محلی و بین‌المللی
• 95. اصول طراحی سیستم‌های MLOps پایدار
• 96. مدیریت خطا و بازیابی در GCP
• 97. ارزیابی عملکرد کلی سیستم MLOps
• 98. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری بلندمدت
• 99. طراحی معماری انعطاف‌پذیر MLOps
• 100. مفهوم "Infrastructure as Code" در MLOps