دوره طراحی و استقرار سامانه‌های مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی با قابلیت مدیریت بار کاری (Auto-scaling) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و استقرار سامانه‌های مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی با قابلیت مدیریت بار کاری (Auto-scaling)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و رایانش ابری

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سامانه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 3. انتخاب زیرساخت‌های ابری مناسب برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم کلیدی استنتاج هوش مصنوعی و اهمیت تأخیر در پاسخ‌دهی
• 5. طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 6. کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داکر
• 7. مدیریت وابستگی‌ها و بهینه‌سازی حجم تصاویر کانتینر
• 8. اصول استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری با استفاده از کوبرنتیز
• 9. پیکربندی کلاستر برای مدیریت بارهای کاری هوش مصنوعی
• 10. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج با استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 12. استفاده از فریم‌ورک‌های اختصاصی برای تسریع در اجرای مدل‌ها
• 13. مدیریت حافظه و منابع پردازشی در سرویس‌های استنتاج
• 14. مبانی مقیاس‌پذیری خودکار در سامانه‌های ابری
• 15. تعریف معیارهای کلیدی برای مقیاس‌پذیری هوشمند
• 16. پیاده‌سازی مکانیزم‌های خودکار برای افزایش و کاهش منابع
• 17. تحلیل الگوریتم‌های زمان‌بندی بار کاری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 18. مدیریت صف و توزیع درخواست‌ها در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 19. استفاده از لود بالانسرها برای مدیریت ترافیک ورودی
• 20. نظارت بر عملکرد سرویس‌های استنتاج با ابزارهای پایش
• 21. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی هوشمند
• 22. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی خودکار در سرویس‌ها
• 23. تأمین امنیت در سرویس‌های هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه
• 24. احراز هویت و کنترل دسترسی در APIهای هوش مصنوعی
• 25. حفاظت از داده‌های کاربران مطابق با استانداردهای داخلی
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت در محیط‌های ابری
• 27. مدیریت چرخه‌حیات مدل و نسخه‌بندی در محیط عملیاتی
• 28. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی برای کاهش ریسک
• 29. تست‌های بار و ارزیابی مقاومت سیستم در برابر ترافیک بالا
• 30. استفاده از حافظه‌های کش برای کاهش زمان پاسخ‌دهی
• 31. تکنیک‌های بهینه‌سازی شبکه در ارتباطات بین‌سرویسی
• 32. مدیریت پایگاه داده و ذخیره‌سازی نتایج استنتاج
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با خط لوله CI/CD
• 34. خودکارسازی فرایند تست و استقرار مدل‌ها
• 35. مدیریت مدل‌های چندگانه در یک کلاستر واحد
• 36. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در پردازش ابری
• 37. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای پردازشی
• 38. مدیریت منابع گرافیکی در محیط‌های ابری اشتراکی
• 39. ارائه گزارش‌های عملکردی و داشبوردهای مدیریتی
• 40. اصول نگهداری و به‌روزرسانی سرویس‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ