فلش‌کارت‌های آموزشی ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق
• 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 3. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های توسعه
• 4. ابزارهای مدیریت بسته پایتون
• 5. مفاهیم کانتینرسازی با Docker
• 6. ساخت ایمیج‌های Docker برای یادگیری عمیق
• 7. استفاده از Docker Compose برای ارکستراسیون
• 8. مقدمه‌ای بر سیستم‌های کنترل نسخه Git
• 9. مدیریت کد منبع با Git
• 10. استراتژی‌های Branching و Merging در Git
• 11. سرویس‌های میزبانی کد مانند GitHub و GitLab
• 12. زیرساخت‌های ابری برای یادگیری عمیق
• 13. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 14. استفاده از ماشین‌های مجازی در ابر
• 15. ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس‌های ابری
• 16. شبکه‌سازی و امنیت در محیط‌های ابری
• 17. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 18. طراحی و توسعه میکروسرویس‌ها
• 19. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 20. مدیریت و مانیتورینگ میکروسرویس‌ها
• 21. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 22. طراحی و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 23. استفاده از SQL در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 24. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 25. انواع پایگاه‌های داده NoSQL و کاربردهای آن‌ها
• 26. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL در یادگیری عمیق
• 27. مقدمه‌ای بر سیستم‌های صف پیام
• 28. استفاده از RabbitMQ یا Kafka
• 29. مدیریت داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 30. مقدمه‌ای بر ابزارهای Orchestration
• 31. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
• 32. مفاهیم Deploy کردن مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. استفاده از ابزارهای CI/CD
• 34. پایپ‌لاین‌های خودکار تست و استقرار
• 35. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. مقدمه‌ای بر ابزارهای ردیابی و پروفایلینگ
• 37. استفاده از ابزارهای Visualizing Performance
• 38. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
• 39. استفاده از ابزارهای مدیریت تنظیمات
• 40. مقدمه‌ای بر امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 41. اصول امنیتی در توسعه وب
• 42. امنیت APIها و سرویس‌های RESTful
• 43. مدیریت احراز هویت و مجوز دسترسی (Authentication & Authorization)
• 44. استفاده از OAuth 2.0 و OpenID Connect
• 45. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
• 46. پردازش داده‌های حجیم با Spark
• 47. استفاده از Hadoop Ecosystem
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی قابل تفسیر (XAI)
• 49. ابزارهای XAI برای درک مدل‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 51. روش‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
• 52. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
• 53. پلتفرم‌های MLOps
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 55. ابزارهای یادگیری تقویتی
• 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 57. کاربرد GNNs در داده‌های رابطه‌ای
• 58. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 59. ابزارهای NLP و مدل‌های پیشرفته
• 60. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 61. ابزارهای بینایی ماشین و مدل‌های پیشرفته
• 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 63. استفاده از Horovod یا PyTorch Distributed
• 64. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
• 65. تکنیک‌های کوانتیزاسیون و هرس مدل
• 66. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 67. پیاده‌سازی یادگیری فدرال
• 68. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 69. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 71. طراحی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 72. مقدمه‌ای بر AutoML
• 73. ابزارهای AutoML برای بهینه‌سازی مدل
• 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 75. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 76. مقدمه‌ای بر مدل‌های Transformer
• 77. معماری و کاربردهای مدل‌های Transformer
• 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های Diffusion
• 79. پیاده‌سازی و کاربردهای مدل‌های Diffusion
• 80. مقدمه‌ای بر Edge AI
• 81. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌ها
• 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 83. مسائل اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 84. مقدمه‌ای بر مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 85. تدوین چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری
• 86. مقدمه‌ای بر قوانین و مقررات مرتبط با داده
• 87. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 88. مقدمه‌ای بر استانداردهای توسعه نرم‌افزار
• 89. بهبود کیفیت کد و مستندسازی
• 90. مقدمه‌ای بر تیم‌ورک و همکاری در پروژه‌های بزرگ
• 91. مدیریت پروژه و ارتباطات تیمی
• 92. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی زیرساخت
• 93. کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
• 94. مقدمه‌ای بر ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 95. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی
• 96. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش در تیم‌های فنی
• 97. ثبت و اشتراک‌گذاری تجربیات
• 98. مقدمه‌ای بر طراحی تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های AI
• 99. ایجاد رابط‌های کاربری بصری و کارآمد
• 100. مقدمه‌ای بر تست A/B در مدل‌های یادگیری عمیق