فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار

موضوع میانی: مدیریت چرخهٔ حیات نرم‌افزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار
• 2. مفهوم چرخهٔ حیات نرم‌افزار
• 3. مبانی توسعهٔ نرم‌افزار چابک
• 4. اصول مهندسی نرم‌افزار مدرن
• 5. اهمیت توسعهٔ پایدار در نرم‌افزار
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌ها
• 7. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت
• 8. چرخهٔ حیات توسعهٔ مدل یادگیری ماشین
• 9. مراحل اصلی در MLOps
• 10. تعریف و اهداف MLOps
• 11. تفاوت MLOps با DevOps
• 12. نقش MLOps در کسب و کار
• 13. اهمیت اتوماسیون در MLOps
• 14. مدیریت داده در MLOps
• 15. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 16. اعتبارسنجی و کیفیت داده‌ها
• 17. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها
• 18. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 19. مراحل توسعهٔ مدل یادگیری ماشین
• 20. انتخاب معماری مدل
• 21. آموزش مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 22. ارزیابی عملکرد مدل
• 23. اعتبارسنجی مدل با معیارهای استاندارد
• 24. مدیریت نسخهٔ مدل
• 25. ذخیره‌سازی و ردیابی مدل‌ها
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 27. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 28. محیط‌های استقرار مدل
• 29. استراتژی‌های استقرار مدل
• 30. استقرار مدل به عنوان API
• 31. استقرار مدل در سیستم‌های بلادرنگ
• 32. استقرار مدل در پردازش دسته‌ای
• 33. مانیتورینگ مدل در محیط عملیاتی
• 34. اهمیت مانیتورینگ مدل
• 35. معیارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
• 36. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 37. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift)
• 38. مانیتورینگ منابع زیرساختی
• 39. هشداردهی و اطلاع‌رسانی در مانیتورینگ
• 40. بازآموزی مدل (Model Retraining)
• 41. شرایط بازآموزی مدل
• 42. فرآیند خودکار بازآموزی مدل
• 43. مدیریت داده‌های جدید برای بازآموزی
• 44. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بازآموزی‌شده
• 45. بازگشت به نسخهٔ قبلی مدل (Rollback)
• 46. مدیریت خطا و بازیابی در MLOps
• 47. استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها
• 48. مستندسازی در MLOps
• 49. کنترل نسخهٔ کد و پیکربندی
• 50. مدیریت وابستگی‌ها در MLOps
• 51. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
• 52. تست پذیرش کاربر (UAT)
• 53. امنیت در چرخهٔ حیات MLOps
• 54. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 55. امنیت زیرساخت‌های MLOps
• 56. حفاظت از مدل‌ها و داده‌ها
• 57. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 58. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
• 59. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ مدل‌ها
• 60. شفافیت در فرآیندهای MLOps
• 61. پیش‌داوری در داده‌ها و مدل‌ها
• 62. راهکارهای کاهش پیش‌داوری
• 63. اهمیت تنوع در تیم‌های MLOps
• 64. چارچوب‌های قانونی و نظارتی در ایران
• 65. استانداردهای ملی در حوزهٔ فناوری اطلاعات
• 66. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 67. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی
• 68. نقش نهادهای نظارتی در ایران
• 69. کاربرد ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
• 70. معرفی ابزارهای متن‌باز MLOps
• 71. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
• 72. ابزارهای مدیریت داده در MLOps
• 73. ابزارهای مانیتورینگ مدل
• 74. اتوماسیون خط لولهٔ MLOps
• 75. نمونهٔ عملیاتی‌سازی یک مدل یادگیری ماشین
• 76. شرح گام به گام یک پروژهٔ MLOps
• 77. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
• 78. راهکارها و درس‌آموخته‌ها
• 79. آیندهٔ MLOps و روندهای نوظهور
• 80. MLOps برای مدل‌های پیچیده
• 81. MLOps در لبهٔ شبکه (Edge MLOps)
• 82. MLOps و یادگیری فدرال
• 83. MLOps و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
• 84. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
• 85. MLOps در حوزهٔ سلامت
• 86. MLOps در حوزهٔ مالی
• 87. MLOps در حوزهٔ تولید
• 88. MLOps در حوزهٔ خرده‌فروشی
• 89. توسعهٔ پایدار و MLOps
• 90. نقش MLOps در کاهش مصرف منابع
• 91. بهینه‌سازی فرآیندها برای پایداری
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آیندهٔ MLOps
• 93. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش در MLOps