فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت و خودکارسازی چرخه‌های بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Apache Airflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و خودکارسازی چرخه‌های بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Apache Airflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده و عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده و جایگاه اتوماسیون در چرخه‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم و معماری کلی Apache Airflow
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای ارکستراسیون خط لوله داده
• 4. ساختار درونی و اجزای اصلی Airflow شامل DAGها و Taskها
• 5. مدیریت زمان‌بندی و وابستگی‌های وظایف در خط لوله‌های داده
• 6. طراحی و پیاده‌سازی اولین جریان کاری برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. آشنایی با مفاهیم بازآموزی مدل و اهمیت به‌روزرسانی مداوم
• 8. نحوه نظارت بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 9. تعریف شاخص‌های ارزیابی مدل برای تصمیم‌گیری جهت بازآموزی
• 10. اتصال Airflow به منابع داده جهت دریافت داده‌های جدید
• 11. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و پاک‌سازی داده‌های ورودی
• 12. استفاده از اپراتورهای اختصاصی برای اجرای اسکریپت‌های آموزش مدل
• 13. مدیریت منابع محاسباتی و اولویت‌بندی وظایف در خوشه‌های پردازشی
• 14. خودکارسازی فرآیند اعتبارسنجی مدل پس از آموزش مجدد
• 15. استراتژی‌های جایگزینی مدل جدید با مدل قدیمی در محیط عملیاتی
• 16. پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری هوشمند برای شروع خودکار بازآموزی
• 17. مدیریت خطاها و مکانیزم‌های بازتلاش در اجرای خط لوله‌ها
• 18. استفاده از XCom برای تبادل داده بین وظایف در Airflow
• 19. مدیریت متغیرها و اتصالات امن در محیط‌های عملیاتی
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در چرخه‌های بازآموزی خودکار
• 21. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در فرآیند خودکارسازی
• 22. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای کدهای ارکستراسیون
• 23. امنیت در خط لوله‌های داده و رعایت پروتکل‌های دسترسی
• 24. مستندسازی جریان‌های کاری و مدیریت تغییرات در DAGها
• 25. رفع اشکال و تحلیل لاگ‌های سیستم در محیط‌های توزیع‌شده
• 26. آشنایی با مفاهیم مقیاس‌پذیری در اجرای خط لوله‌های سنگین
• 27. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. کاربرد کانتینرها در ایزوله‌سازی محیط‌های اجرای مدل
• 29. یکپارچه‌سازی Airflow با ابزارهای مدیریت مدل و رجیستری‌ها
• 30. بهینه‌سازی زمان اجرای خط لوله‌ها برای کاهش هزینه‌های زیرساختی
• 31. ارائه گزارش‌های دوره‌ای از وضعیت سلامت مدل‌های بازآموزی شده
• 32. بررسی ملاحظات اخلاقی و فنی در حفظ کیفیت داده‌های آموزشی
• 33. آینده‌نگری در اتوماسیون هوش مصنوعی و جایگاه مهندسی داده
• 34. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم کامل بازآموزی خودکار با Airflow