فلش‌کارت‌های آموزشی زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل معماری‌های توزیع شده برای هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل معماری‌های توزیع شده برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: اهمیت زبان تخصصی انگلیسی در مهندسی هوش مصنوعی
• 2. مرور گرامر ضروری برای متون فنی: زمان‌ها و ساختار جمله
• 3. صدای فعال در مقابل صدای مجهول (Active vs. Passive Voice) در گزارش‌های مهندسی
• 4. واژگان بنیادین: سخت‌افزار، نرم‌افزار و شبکه
• 5. واژگان بنیادین: محاسبات (Computation)، الگوریتم و داده (Data)
• 6. مهارت‌های خواندن و درک مطلب متون فنی و مقالات علمی
• 7. نحوه بیان دقیق اعداد، واحدها و مشخصات فنی
• 8. استفاده از افعال وجهی (Modal Verbs) برای بیان امکان، الزام و توصیه
• 9. اصطلاحات رایج در محیط کار مهندسی و فناوری
• 10. نوشتن ایمیل‌های حرفه‌ای و فنی
• 11. مبانی معماری کامپیوتر: CPU, GPU, Memory و Storage
• 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های عامل و نقش آن‌ها
• 13. شبکه‌های کامپیوتری: واژگان کلیدی (IP, TCP/IP, DNS, HTTP)
• 14. معرفی معماری‌های نرم‌افزار: از مونولیتیک تا میکروسرویس
• 15. کلاینت، سرور و ارتباطات شبکه: مدل درخواست-پاسخ (Request-Response)
• 16. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده: چالش‌ها و مزایا
• 17. اصول سازگاری (Consistency) و در دسترس بودن (Availability)
• 18. قضیه CAP: درک موازنه (Trade-offs) در سیستم‌های توزیع شده
• 19. مقدمه‌ای بر مجازی‌سازی (Virtualization) و ماشین‌های مجازی (VMs)
• 20. معرفی رایانش ابری (Cloud Computing): IaaS, PaaS, SaaS
• 21. آشنایی با ارائه‌دهندگان بزرگ ابر: AWS, Azure, Google Cloud
• 22. واژگان اصلی میکروسرویس‌ها: سرویس، API و استقلال
• 23. الگوهای ارتباط بین میکروسرویس‌ها: همزمان (Synchronous) و ناهمزمان (Asynchronous)
• 24. آشنایی با API ها و پروتکل REST
• 25. معرفی gRPC و مقایسه آن با REST
• 26. صف‌های پیام (Message Queues): RabbitMQ و SQS
• 27. کشف سرویس (Service Discovery) در معماری‌های توزیع شده
• 28. درگاه API (API Gateway): کاربرد و واژگان
• 29. کانتینرسازی با Docker: ایمیج (Image)، کانتینر (Container) و Dockerfile
• 30. ارکستراسیون کانتینر با Kubernetes: پاد (Pod)، سرویس (Service) و استقرار (Deployment)
• 31. مفاهیم کلیدی Kubernetes: گره (Node)، خوشه (Cluster) و کنترلر
• 32. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 33. مدیریت پیکربندی (Configuration Management) در سیستم‌های توزیع شده
• 34. مقدمه‌ای بر مش سرویس (Service Mesh) مانند Istio
• 35. رایانش بدون سرور (Serverless Computing) و توابع به عنوان سرویس (FaaS)
• 36. مقدمه‌ای بر داده‌ها: داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
• 37. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL): اصطلاحات کلیدی
• 38. پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) و انواع آن
• 39. مقایسه SQL و NoSQL برای کاربردهای مختلف
• 40. انبارهای داده (Data Warehouses) و دریاچه‌های داده (Data Lakes)
• 41. فرآیندهای ETL و ELT: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 42. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در مقابل پردازش جریانی (Stream Processing)
• 43. معرفی Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 44. معرفی Apache Kafka برای جریان‌سازی داده‌ها (Data Streaming)
• 45. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines): طراحی و واژگان
• 46. حاکمیت داده (Data Governance) و کیفیت داده (Data Quality)
• 47. اصول ذخیره‌سازی توزیع شده (Distributed Storage)
• 48. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 49. واژگان کلیدی یادگیری ماشین: مدل، آموزش، استنتاج و ارزیابی
• 50. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
• 51. مجموعه داده‌ها: آموزش (Training)، اعتبارسنجی (Validation) و آزمون (Test)
• 52. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): واژگان و تکنیک‌ها
• 53. معیارهای ارزیابی مدل: دقت (Accuracy)، صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 54. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting): تشخیص و مقابله
• 55. آموزش توزیع شده مدل‌های یادگیری ماشین: مفاهیم و چالش‌ها
• 56. چارچوب‌های آموزش توزیع شده: TensorFlow و PyTorch
• 57. سرویس‌دهی مدل (Model Serving): الگوها و معماری‌ها
• 58. تفاوت بین استنتاج آنلاین (Online Inference) و استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
• 59. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج: کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning)
• 60. فروشگاه ویژگی (Feature Store): چیستی و چرایی
• 61. عملیات یادگیری ماشین (MLOps): ادغام مدل‌ها در تولید
• 62. واژگان MLOps: پایپ‌لاین CI/CD برای مدل‌ها
• 63. نظارت بر مدل (Model Monitoring) در محیط عملیاتی
• 64. مقیاس‌پذیری (Scalability): افقی در مقابل عمودی
• 65. توضیح عملکرد سیستم با استفاده از واژگان تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
• 66. دسترس‌پذیری بالا (High Availability) و افزونگی (Redundancy)
• 67. تحمل‌پذیری خطا (Fault Tolerance) و الگوهای آن
• 68. الگوی قطع‌کننده مدار (Circuit Breaker Pattern)
• 69. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery): مفاهیم و استراتژی‌ها
• 70. امنیت در سیستم‌های توزیع شده: احراز هویت و مجوزدهی
• 71. رمزنگاری (Encryption) در حالت سکون (at Rest) و در حال انتقال (in Transit)
• 72. مشاهده‌پذیری (Observability): لاگ‌ها (Logs)، معیارها (Metrics) و ردگیری‌ها (Traces)
• 73. ابزارهای نظارت و هشداردهی (Monitoring and Alerting)
• 74. تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis): زبان و فرآیند
• 75. الگوهای پیشرفته معماری: CQRS و Event Sourcing
• 76. موازنه (Trade-offs) در طراحی سیستم: بحث و تحلیل
• 77. مستندسازی فنی: نوشتن توضیحات API و راهنماهای معماری
• 78. چگونه یک دیاگرام معماری را به زبان انگلیسی توضیح دهیم
• 79. اصطلاحات رایج در جلسات طراحی سیستم (System Design Meetings)
• 80. ارائه گزارش‌های فنی و نتایج تحلیل به زبان انگلیسی
• 81. شرکت در بازبینی کد (Code Review) و ارائه بازخورد سازنده
• 82. خواندن و تحلیل مقالات پژوهشی در حوزه معماری هوش مصنوعی
• 83. مباحثه در مورد روندهای آینده: هوش مصنوعی لبه (Edge AI) و محاسبات فدرال (Federated Learning)
• 84. جمع‌بندی نهایی: طراحی و مستندسازی یک سیستم توزیع شده هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها
• 85. **واژگان تخصصی معماری‌های توزیع شده:** Clustering, Sharding, Replication
• 86. **واژگان تخصصی هوش مصنوعی:** Neural Networks, Deep Learning, Reinforcement Learning
• 87. **تحلیل مقالات تحقیقاتی:** شناسایی فرضیه‌ها، روش‌ها و نتایج
• 88. **معرفی ساختارهای رایج جملات در مقالات معماری توزیع شده:** استفاده از "whereas", "however", "in contrast"
• 89. **نحوه خلاصه کردن متون طولانی و پیچیده:** تکنیک‌های paraphrasing و summarizing
• 90. **واژگان تخصصی مرتبط با امنیت و مقیاس‌پذیری (Scalability):** Authentication, Authorization, Load Balancing
• 91. **تفسیر نمودارها، جداول و اشکال در متون معماری توزیع شده:** خواندن و درک بصری داده‌ها
• 92. **بحث و تبادل نظر فنی به زبان انگلیسی:** شرکت در جلسات و کنفرانس‌ها
• 93. **ارائه شفاهی پروژه‌ها و ایده‌ها:** فن بیان و مهارت‌های presentation
• 94. **نگارش مستندات فنی (Technical Documentation):** API documentation, User guides
• 95. **بررسی Case Studies: خواندن و تحلیل نمونه‌های واقعی از معماری‌های توزیع شده در AI
• 96. **واژگان تخصصی مربوط به Cloud Computing:** AWS, Azure, GCP
• 97. **واژگان تخصصی مربوط به Data Pipelines:** ETL, Streaming, Batch Processing
• 98. **نحوه نوشتن پروپوزال‌های فنی (Technical Proposals):** ارائه راه حل‌ها و توجیه اقتصادی
• 99. **درک متون حقوقی و قراردادی مرتبط با نرم‌افزار و AI:** Licenses, SLAs, Confidentiality Agreements
• 100. **بررسی منابع آنلاین و ابزارهای کمک آموزشی:** دیکشنری‌های تخصصی، وبسایت‌ها، کورس‌های آنلاین