کتاب صوتی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد با چارچوب OPEA در زیرساخت ابری بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد با چارچوب OPEA در زیرساخت ابری بومی

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی و معماری ابری

موضوع میانی: استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی مولد در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 2. مبانی توسعه نرم‌افزار ابری
• 3. معماری میکروسرویس و اصول آن
• 4. مفاهیم کلیدی OPEA Framework
• 5. نصب و راه‌اندازی OPEA Framework
• 6. مدیریت وابستگی‌ها در OPEA
• 7. پیکربندی اولیه OPEA برای توسعه
• 8. مراحل اولیه توسعه مدل هوش مصنوعی مولد
• 9. انتخاب مدل‌های مناسب هوش مصنوعی مولد
• 10. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 11. فرایند آموزش مدل هوش مصنوعی مولد
• 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 13. مبانی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 14. اصول توسعه Cloud-Native
• 15. مفهوم کانتینرسازی با Docker
• 16. اصول Orchestration با Kubernetes
• 17. معماری OKE (OPEA Kubernetes Engine)
• 18. نصب OKE بر روی زیرساخت ابری
• 19. اتصال OPEA به OKE
• 20. مدیریت کانتینرها در OKE
• 21. استقرار اولین مدل هوش مصنوعی در OKE
• 22. پیکربندی منابع برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. مدیریت مقیاس‌پذیری مدل‌ها در OKE
• 24. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر
• 25. لاگ‌گیری و تحلیل خطا در OKE
• 26. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. مدیریت دسترسی و احراز هویت در OKE
• 28. رمزنگاری داده‌ها در OKE
• 29. مدیریت Secretها و ConfigMapها
• 30. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد بزرگ
• 31. بهینه‌سازی منابع برای مدل‌های مولد
• 32. استفاده از GPUها در OKE
• 33. استقرار مدل‌های چندمرحله‌ای
• 34. مدیریت Pipelineهای استقرار
• 35. خودکارسازی فرایندهای استقرار
• 36. مدیریت نسخه مدل‌ها در OKE
• 37. بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 38. استراتژی‌های Rollout و Rollback
• 39. تست مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 40. عیب‌یابی مشکلات رایج استقرار
• 41. بهبود عملکرد و زمان پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 42. کاهش هزینه‌های زیرساختی
• 43. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده ابری
• 44. مقدمه‌ای بر معماری Serverless
• 45. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با Serverless
• 46. مقایسه Serverless با Kubernetes
• 47. مدیریت داده‌های مدل‌ها در ابر
• 48. ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 49. ذخیره‌سازی نتایج پیش‌بینی
• 50. امنیت داده‌ها در سرویس‌های ذخیره‌سازی
• 51. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL
• 52. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی
• 53. API Gateway برای دسترسی به مدل‌ها
• 54. طراحی RESTful API برای مدل‌ها
• 55. مستندسازی API مدل‌ها
• 56. مدیریت ترافیک و Load Balancing
• 57. استفاده از CDN برای توزیع مدل‌ها
• 58. ملاحظات امنیتی در APIها
• 59. مانیتورینگ APIها و مدل‌ها
• 60. تشخیص ناهنجاری در عملکرد مدل‌ها
• 61. تحلیل رفتار کاربران با مدل‌ها
• 62. بهبود مدل‌ها بر اساس بازخورد
• 63. توسعه مداوم مدل‌ها (MLOps)
• 64. فرایندهای CI/CD برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 65. ابزارهای MLOps در OKE
• 66. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 67. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 68. تحلیل Root Cause مشکلات
• 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ابر
• 70. ملاحظات زیست‌محیطی در توسعه ابری
• 71. استانداردهای حریم خصوصی داده‌ها
• 72. رعایت قوانین داخلی در توسعه نرم‌افزار
• 73. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
• 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 75. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 76. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 77. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی دسترس‌پذیر
• 78. استفاده از ابزارهای تحلیل کد امن
• 79. پیکربندی امنیتی پیشرفته در Kubernetes
• 80. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 81. امنیت شبکه در OKE
• 82. فایروال‌ها و قوانین شبکه
• 83. مدیریت گواهی‌نامه‌ها و TLS
• 84. بررسی آسیب‌پذیری‌ها در کانتینرها
• 85. استفاده از ابزارهای اسکن امنیتی
• 86. آموزش تیم توسعه در زمینه امنیت
• 87. استقرار مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی
• 88. مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 89. مدل‌های بینایی ماشین
• 90. مدل‌های تولید محتوا
• 91. بهینه‌سازی برای کاربردهای خاص
• 92. توسعه مدل‌های سفارشی
• 93. ادغام با سیستم‌های سازمانی
• 94. مدیریت دانش سازمانی با هوش مصنوعی
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 96. بهینه‌سازی فرایندهای تجاری
• 97. ارزیابی ریسک در استقرار هوش مصنوعی
• 98. برنامه‌ریزی برای آینده هوش مصنوعی مولد
• 99. نوآوری با استفاده از OPEA Framework
• 100. چشم‌انداز توسعه هوش مصنوعی در ایران