فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پلتفرم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های یادگیری ماشین
• 2. اصول معماری پلتفرم‌های ML
• 3. مدیریت چرخه عمر مدل ML
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای ML
• 5. زیرساخت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
• 6. پردازش توزیع‌شده داده‌ها
• 7. پلتفرم‌های آموزش مدل ML
• 8. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش
• 9. تسریع آموزش مدل‌های عمیق
• 10. بهینه‌سازی آموزش مدل‌ها
• 11. مدیریت آزمایش‌ها در ML
• 12. ردیابی پارامترها و معیارهای مدل
• 13. استقرار مدل‌های ML
• 14. زیرساخت‌های استنتاج بلادرنگ
• 15. بهینه‌سازی استنتاج مدل
• 16. پایش و نگهداری مدل‌های مستقر
• 17. مدیریت نسخه مدل
• 18. خودکارسازی خطوط لوله ML (MLOps)
• 19. اصول مهندسی نرم‌افزار برای ML
• 20. طراحی API برای سرویس‌های ML
• 21. امنیت در پلتفرم‌های ML
• 22. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 23. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در ML
• 24. استانداردسازی در پلتفرم‌های ML
• 25. ابزارهای متن‌باز در MLOps
• 26. پلتفرم‌های ابری برای ML
• 27. انتخاب ارائه‌دهنده ابر مناسب
• 28. هزینه‌بندی و بهینه‌سازی هزینه در ابر
• 29. ML در محیط‌های چند ابری
• 30. ML در محیط‌های داخلی (On-premises)
• 31. معماری میکروسرویس برای ML
• 32. کانتینرسازی با Docker
• 33. ارکستراسیون با Kubernetes
• 34. پلتفرم‌های داده برای ML
• 35. انبارهای داده و دریاچه‌های داده
• 36. مدیریت کلان‌داده‌ها (Big Data)
• 37. ابزارهای پردازش کلان‌داده‌ها (Spark, Flink)
• 38. پایپ‌لاین‌های ETL/ELT برای ML
• 39. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی
• 40. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 41. مدیریت مخزن ویژگی (Feature Store)
• 42. مدل‌های یادگیری تقویتی (RL) در پلتفرم‌ها
• 43. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و زیرساخت‌ها
• 46. تولید متن و پردازش زبان طبیعی
• 47. تشخیص و پردازش تصویر
• 48. زیرساخت‌های یادگیری ترکیبی (Hybrid Learning)
• 49. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری پلتفرم ML
• 50. مدیریت ریسک در پلتفرم‌های ML
• 51. بهبود مستمر پلتفرم ML
• 52. تست و اعتبارسنجی پلتفرم ML
• 53. مستندسازی پلتفرم ML
• 54. آموزش و توانمندسازی تیم ML
• 55. نقش مهندس ML (ML Engineer)
• 56. همکاری بین تیم‌های داده و مهندسی
• 57. پلتفرم‌های ML برای حوزه‌های خاص (مالی، سلامت)
• 58. اخلاق در هوش مصنوعی و ML
• 59. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های ML (XAI)
• 60. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها و مدل‌ها
• 61. مدیریت انحراف داده (Data Drift)
• 62. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
• 63. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 65. پردازش گراف در ML
• 66. یادگیری عمیق برای داده‌های ساختاریافته
• 67. زیرساخت‌های یادگیری عصبی (Neural Learning)
• 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 70. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه
• 71. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 72. یادگیری با نظارت ضعیف (Weakly Supervised Learning)
• 73. مدیریت دانش در پلتفرم ML
• 74. اتصال به منابع داده خارجی
• 75. امنیت داده‌ها در مرحله استنتاج
• 76. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ML
• 77. مدیریت منابع GPU و TPU
• 78. پلتفرم‌های ML بدون کد (No-code ML)
• 79. پلتفرم‌های ML کم‌کد (Low-code ML)
• 80. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 81. مدیریت خطاهای پلتفرم ML
• 82. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 83. انطباق با مقررات (Compliance) در ML
• 84. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 85. پایش عملکرد پلتفرم ML
• 86. تجزیه و تحلیل ریشه‌یابی مشکلات
• 87. اتوماسیون تست مدل‌های ML
• 88. توسعه چابک (Agile) در MLOps
• 89. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
• 90. بازخورد از کاربران نهایی
• 91. ارزیابی تاثیر تجاری مدل‌های ML
• 92. برنامه‌ریزی ظرفیت پلتفرم ML
• 93. استراتژی خروج از پلتفرم‌های ML
• 94. رهبری فنی در تیم‌های ML
• 95. مدیریت دانش فنی در سازمان
• 96. آموزش مستمر در حوزه ML
• 97. آینده پلتفرم‌های ML
• 98. ملاحظات فرهنگی در پیاده‌سازی ML
• 99. مقایسه پلتفرم‌های تجاری و متن‌باز
• 100. توسعه پلتفرم ML داخلی (In-house)