کتاب صوتی استقرار و مانیتورینگ مدل‌های یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مانیتورینگ مدل‌های یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ذخیره سازی مدل ها (Model Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه در مهندسی یادگیری ماشین
• 3. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای استقرار
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
• 7. انتخاب و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 8. تکنیک‌های انتخاب مدل مناسب
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای آن
• 10. مبانی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. محیط‌های توسعه و استقرار
• 12. ابزارها و فریم‌ورک‌های استقرار
• 13. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
• 14. فرمت‌های استاندارد مدل (مانند Pickle, ONNX)
• 15. تکنیک‌های سریال‌سازی و دی‌سریال‌سازی مدل
• 16. استقرار مدل در محیط‌های مختلف
• 17. استقرار محلی (Local Deployment)
• 18. استقرار در سرورهای ابری (Cloud Deployment)
• 19. مفاهیم پایه در محاسبات ابری برای ML
• 20. خدمات AWS برای استقرار ML
• 21. خدمات Azure برای استقرار ML
• 22. خدمات Google Cloud برای استقرار ML
• 23. استقرار مدل‌ها به عنوان API
• 24. طراحی RESTful API برای مدل‌های ML
• 25. استفاده از Flask یا FastAPI برای ساخت API
• 26. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی
• 27. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های میکروسرویس
• 28. مفاهیم میکروسرویس و مزایای آن
• 29. طراحی معماری میکروسرویس برای ML
• 30. استقرار مدل‌ها در کانتینرها (Docker)
• 31. مبانی Docker و ساخت Image
• 32. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 33. استقرار مدل‌ها در Kubernetes
• 34. مفاهیم پایه Kubernetes
• 35. استقرار برنامه‌های ML در Kubernetes
• 36. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
• 37. اهمیت مانیتورینگ در ML Ops
• 38. معیارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
• 39. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 40. تشخیص تغییر در داده‌های ورودی (Data Drift)
• 41. ابزارهای مانیتورینگ (مانند Prometheus, Grafana)
• 42. لاگ‌گیری و ردیابی (Logging and Tracing)
• 43. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 44. سیستم‌های مدیریت نسخه مدل
• 45. استراتژی‌های نسخه‌بندی مدل
• 46. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 47. فرآیندهای بازآموزی خودکار
• 48. استراتژی‌های استقرار تدریجی (Canary, Blue-Green)
• 49. تست A/B برای مدل‌های ML
• 50. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 51. اصول امنیت سایبری در ML Ops
• 52. احراز هویت و مجوزدهی برای API مدل‌ها
• 53. محافظت از داده‌های حساس
• 54. حکمرانی داده‌ها و مدل‌ها (Data & Model Governance)
• 55. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندهای استقرار
• 56. اصول مستندسازی جامع
• 57. فرهنگ ML Ops و همکاری تیمی
• 58. نقش تیم‌ها در چرخه حیات ML
• 59. توسعه پایدار و مسئولانه مدل‌های ML
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و استقرار مدل‌ها
• 61. استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 62. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای Edge ML
• 63. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های لبه
• 64. پروتکل‌های ارتباطی در Edge Computing
• 65. استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های موبایل
• 66. تکنیک‌های کوانتیزاسیون و هرس مدل
• 67. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 68. ملاحظات خاص برای مدل‌های NLP
• 69. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 70. ملاحظات خاص برای مدل‌های CV
• 71. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی (RL)
• 72. ملاحظات خاص برای مدل‌های RL
• 73. استقرار مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 74. ملاحظات خاص برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 76. ملاحظات خاص برای تشخیص ناهنجاری
• 77. استقرار مدل‌ها با استفاده از MLOps Pipelines
• 78. ساخت پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
• 79. ابزارهای MLOps (مانند MLflow, Kubeflow)
• 80. استقرار مدل‌های تعاملی و Real-time
• 81. چالش‌های استقرار Real-time
• 82. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
• 83. ملاحظات خاص برای سری‌های زمانی
• 84. استقرار مدل‌های تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• 85. ملاحظات خاص برای تشخیص تقلب
• 86. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, GPU, Memory)
• 87. مدیریت هزینه‌ها در استقرار ML
• 88. ساختاردهی پروژه برای مقیاس‌پذیری
• 89. مدیریت داده‌های بزرگ در استقرار
• 90. پروتکل‌های ارتباطی امن بین سرویس‌ها
• 91. استقرار مدل‌ها در محیط‌های با محدودیت منابع
• 92. استقرار مدل‌ها با استفاده از Serverless Computing
• 93. ملاحظات امنیتی در Serverless ML