کتاب صوتی GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌هاب اکشنز (GitHub Actions)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با GitHub Actions
• 3. مفاهیم پایه‌ای پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
• 4. کاربرد GitHub Actions در پروژه‌های ML
• 5. راه‌اندازی محیط توسعه برای ML با GitHub Actions
• 6. مدیریت وابستگی‌ها در پایپ‌لاین‌های ML
• 7. نوشتن اولین Workflow برای ML
• 8. اتوماسیون آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. پایپ‌لاین‌های ارزیابی مدل
• 10. انتشار خودکار مدل‌های آموزش‌دیده
• 11. استفاده از Secrets و Variables در GitHub Actions
• 12. مدیریت داده‌ها در پایپ‌لاین‌های ML
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها با Actions
• 14. توسعه Features با Actions
• 15. آموزش مدل‌های پایه (مانند رگرسیون خطی)
• 16. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 17. استفاده از کتابخانه‌های محبوب ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 18. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 19. ارزیابی عملکرد مدل (Metrics)
• 20. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 21. استفاده از Docker برای محیط‌های قابل تکرار
• 22. ساخت Docker Images برای پایپ‌لاین‌های ML
• 23. اجرای کانتینرها با GitHub Actions
• 24. استقرار مدل‌ها بر روی پلتفرم‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
• 25. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
• 26. تست واحد (Unit Testing) برای کد ML
• 27. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای پایپ‌لاین‌ها
• 28. مانیتورینگ پایپ‌لاین‌های ML
• 29. لاگ‌برداری (Logging) در GitHub Actions
• 30. مدیریت خطاها و بازگشت به حالت قبل (Rollback)
• 31. اتوماسیون کارهای تکراری در ML
• 32. استفاده از GitHub Packages برای مدیریت کتابخانه‌ها
• 33. پایپ‌لاین‌های بازبینی کد (Code Review)
• 34. استفاده از Linting و Formatting خودکار
• 35. اتوماسیون مستندسازی پروژه
• 36. مدیریت پروژه‌های بزرگ ML
• 37. پایپ‌لاین‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. پایپ‌لاین‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 39. پایپ‌لاین‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 40. استفاده از ابزارهای MLOps
• 41. تنظیمات پیشرفته GitHub Actions
• 42. استفاده از Matrix Builds
• 43. استفاده از Workflows تو در تو (Nested Workflows)
• 44. مدیریت رویدادهای مختلف (Triggers)
• 45. استفاده از Caching برای سرعت بخشیدن به Workflowها
• 46. بهینه‌سازی زمان اجرای Workflowها
• 47. امنیت در GitHub Actions
• 48. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 49. پایپ‌لاین‌های خودکار برای جمع‌آوری داده
• 50. اتوماسیون برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
• 51. استفاده از ابزارهای خودکار برای تشخیص داده‌های پرت
• 52. پایپ‌لاین‌های تولید داده مصنوعی
• 53. ارتباط با APIها و سرویس‌های خارجی
• 54. مدیریت تنظیمات محیطی (Environment Configuration)
• 55. استفاده از GitHub Actions برای پروژه‌های متن‌باز
• 56. همکاری تیمی در پایپ‌لاین‌های ML
• 57. مدیریت تعارضات (Conflict Management)
• 58. اتوماسیون فرآیند آموزش مداوم (Continuous Training)
• 59. پایپ‌لاین‌های انتشار مدل‌های به روز شده
• 60. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در ML (چارچوب رسمی)
• 61. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پایپ‌لاین‌ها
• 62. شفافیت در فرآیندهای ML
• 63. پایپ‌لاین‌های ارزیابی مدل در برابر سوگیری (Bias)
• 64. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
• 65. اتوماسیون گزارش‌دهی نتایج مدل
• 66. استفاده از ابزارهای تجسم داده (Data Visualization)
• 67. پایپ‌لاین‌های خودکار برای A/B Testing مدل‌ها
• 68. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 69. پایپ‌لاین‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 70. مدیریت منابع محاسباتی
• 71. استفاده از GitHub Actions برای تسریع تحقیقات ML
• 72. پایپ‌لاین‌های مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 73. تنظیمات سفارشی برای LLMs
• 74. ارزیابی LLMs با Actions
• 75. انتشار LLMs با Actions
• 76. پایپ‌لاین‌های مرتبط با مدل‌های مولد (Generative Models)
• 77. تولید محتوا با Actions
• 78. مدیریت ریسک در پایپ‌لاین‌های ML
• 79. پایپ‌لاین‌های خودکار برای امنیت مدل
• 80. استفاده از ابزارهای تحلیل کد ایستا
• 81. مدیریت وابستگی‌های امنیتی
• 82. پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازبینی امنیتی
• 83. استفاده از GitHub Advanced Security
• 84. پایپ‌لاین‌های مرتبط با داده‌های سری زمانی
• 85. پایپ‌لاین‌های مرتبط با پردازش گراف (Graph Processing)
• 86. مدیریت پایپ‌لاین‌ها در مقیاس بزرگ
• 87. معماری پایپ‌لاین‌های ML
• 88. بهترین شیوه‌ها در اتوماسیون ML
• 89. یادگیری مستمر از پایپ‌لاین‌ها
• 90. پایپ‌لاین‌های خودکار برای شناسایی ناهنجاری
• 91. استفاده از ابزارهای Orchestration
• 92. مقایسه ابزارهای اتوماسیون ML
• 93. آینده اتوماسیون در یادگیری ماشین
• 94. پایپ‌لاین‌های مرتبط با هوش مصنوعی مسئولانه
• 95. ملاحظات شرعی در استفاده از AI (چارچوب رسمی)
• 96. تدوین سیاست‌های استفاده از AI
• 97. پایپ‌لاین‌های خودکار برای اطمینان از انطباق
• 98. مدیریت تغییرات در پایپ‌لاین‌های ML
• 99. پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازخورد کاربران
• 100. استفاده از Actions برای پروژه‌های کوچک و متوسط