دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی (MLOps & LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پلتفرم داده و هوش مصنوعی در Databricks
• 2. آشنایی با محیط کاری و کار با نوت‌بوک‌های Databricks
• 3. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow
• 4. اصول مهندسی داده و آماده‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با Delta Lake برای ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 6. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های ETL با استفاده از Delta Live Tables
• 7. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌نشده و نظارت‌شده در مقیاس بزرگ
• 8. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLlib
• 9. استفاده از Feature Store برای مدیریت و به اشتراک‌گذاری ویژگی‌ها
• 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل معیارهای عملکرد
• 11. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در Model Registry
• 12. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از Hyperopt
• 13. استقرار مدل‌ها به صورت سرویس‌های بلادرنگ در Databricks
• 14. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 15. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمرها
• 16. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط Databricks
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای اختصاصی
• 18. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از Hugging Face و Databricks
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید متن RAG
• 20. مدیریت پایگاه‌های داده برداری برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. ارزیابی و تست مدل‌های زبانی در چرخه‌های عملیاتی
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در آموزش مدل‌های سنگین
• 23. خودکارسازی پایپ‌لاین‌های ML با استفاده از Databricks Workflows
• 24. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در پلتفرم Databricks
• 25. حکمرانی داده و رعایت استانداردهای انطباق در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 27. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی قابل اعتماد و اخلاق‌مدار
• 28. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. یکپارچه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین با زیرساخت‌های ابری
• 30. مطالعه موردی: طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع هوش مصنوعی در Databricks