دوره راهکارهای نوین داکر (Docker) برای استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین داکر (Docker) برای استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: مجازی‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم مجازی‌سازی و کانتینری‌سازی در هوش مصنوعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط داکر در سیستم‌عامل‌های لینوکس و ویندوز
• 3. ساختار لایه‌ها و معماری داخلی داکر
• 4. تفاوت‌های اساسی کانتینرها و ماشین‌های مجازی در پروژه‌های داده‌محور
• 5. نگارش اولین فایل داکر برای پروژه‌های پایتون
• 6. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین در کانتینر
• 7. بهینه‌سازی تصاویر داکر برای کاهش حجم مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. کار با مخازن تصاویر و بارگذاری مدل‌های آماده
• 9. مدیریت حافظه و تخصیص منابع پردازشی به کانتینرها
• 10. استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در کانتینرهای داکر
• 11. پیکربندی درایورهای انویدیا برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. مدیریت داده‌های حجیم و حجم‌های ذخیره‌سازی در داکر
• 13. اتصال کانتینرهای داکر به پایگاه‌های داده محلی
• 14. ایجاد شبکه‌های مجازی برای ارتباط بین سرویس‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از داکر کامپوز برای مدیریت زیرساخت‌های چندکانتینری
• 16. پیاده‌سازی محیط‌های توسعه یکپارچه با داکر
• 17. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های هوش مصنوعی با تگ‌گذاری
• 18. امن‌سازی کانتینرها و رعایت پروتکل‌های دسترسی در محیط عملیاتی
• 19. مانیتورینگ منابع کانتینرها در حین آموزش مدل
• 20. عیب‌یابی و لاگ‌گیری از فرآیندهای یادگیری ماشین در داکر
• 21. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 22. استفاده از داکر در خط لوله عملیات یادگیری ماشین
• 23. مدیریت دسترسی‌های سیستمی در محیط‌های عملیاتی
• 24. خودکارسازی فرآیند ساخت و استقرار مدل‌ها
• 25. به‌کارگیری داکر در محیط‌های ابری بومی
• 26. مقایسه راهکارهای مدیریت کانتینر در مقیاس بزرگ
• 27. مفاهیم اولیه ارکستراسیون کانتینرها
• 28. پیکربندی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای استنتاج مدل
• 29. مدیریت امنیت داده‌های حساس در کانتینرهای هوش مصنوعی
• 30. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی مدل‌های مستقر شده
• 31. مستندسازی زیرساخت‌های مبتنی بر داکر
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون توقف سرویس
• 33. مدیریت چرخه‌حیات کانتینرها در محیط تولید
• 34. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های سنگین
• 35. راهکارهای پشتیبان‌گیری از محیط‌های یادگیری ماشین
• 36. استانداردهای کدنویسی و نگهداری فایل‌های داکر
• 37. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل داده
• 38. پروژه نهایی استقرار یک مدل یادگیری ماشین در محیط عملیاتی