کتاب پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از Databricks ،MLFlow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از Databricks ،MLFlow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 2. معماری پلتفرم داده‌محور در محیط Databricks
• 3. آشنایی با محیط کاری و زیرساخت‌های Databricks برای تیم‌های داده
• 4. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و مدیریت نسخه‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر MLFlow و کاربرد آن در ردیابی آزمایش‌های هوش مصنوعی
• 6. پیکربندی محیط توسعه و یکپارچه‌سازی کتابخانه‌ها در Databricks
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با Apache Spark
• 8. مدیریت و کنترل کیفیت داده‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
• 9. تعریف و ثبت آزمایش‌ها در MLFlow Tracking
• 10. ثبت و مستندسازی ویژگی‌های مدل و متغیرهای محیطی
• 11. استفاده از MLFlow Projects برای استانداردسازی کدها
• 12. مدیریت مخزن مدل‌ها در MLFlow Model Registry
• 13. استراتژی‌های انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی
• 14. مفاهیم بهینه‌سازی فراپارامترها و اهمیت آن در دقت مدل
• 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه Optuna و الگوریتم‌های جستجوی فضای پارامتر
• 16. تعریف توابع هدف و محدودیت‌های بهینه‌سازی در Optuna
• 17. پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای و تصادفی با استفاده از Optuna
• 18. بهینه‌سازی پیشرفته با الگوریتم‌های مبتنی بر TPE
• 19. تجسم و تحلیل نتایج بهینه‌سازی در محیط Optuna Dashboard
• 20. یکپارچه‌سازی MLFlow و Optuna برای ثبت خودکار نتایج آزمایش‌ها
• 21. مدیریت منابع محاسباتی در Databricks برای آموزش مدل‌های سنگین
• 22. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با MLFlow
• 23. پیاده‌سازی سرویس‌دهی مدل‌ها و استقرار در محیط‌های تولید
• 24. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی مدل
• 25. نظارت بر انحراف داده‌ها و افت دقت مدل در گذر زمان
• 26. خودکارسازی خط لوله‌های آموزش و بازآموزی مدل با Databricks Workflows
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 28. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 29. تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی برای جلوگیری از تداخلات
• 31. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 32. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده‌ای
• 33. بررسی متدولوژی‌های چابک در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی برای پایش سلامت مدل‌ها
• 35. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پلتفرم Databricks
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با تکنیک‌های پیشرفته Optuna
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در قالب APIهای استاندارد
• 38. مستندسازی فنی و تهیه گزارش‌های عملکرد مدل
• 39. تداوم در یادگیری و بهبود مستمر زیرساخت‌های هوشمند