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本课程属于：080-工业AI模型训练与生命周期 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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工业AI模型版本管理与发布

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=工业AI模型版本管理与发布的定… · 学习目标 · 整体课程框架与学习路径
课程导入AI
02
工业AI模型生命周期概述
目标=从数据采集 · 训练 · 验证
AI工业
03
版本管理基础概念
目标=版本 · 修订 · 分支
版本管理基础概念目标=版本
04
工业AI模型版本管理的特殊挑战
目标=数据漂移 · 概念漂移 · 设备异构
AI工业
05
版本管理工具与平台概览
目标=Git · DVC · MLflow
版本管理工具平台概览
06
模型版本命名与编号规范
目标=语义化版本 · 时间戳 · 实验ID
模型版本命名编号规范
07
模型元数据管理
目标=记录训练数据 · 代码 · 环境
模型元数据管理目标=记录训练数…
08
模型存储与制品管理
目标=模型文件 · 权重 · 配置文件
模型存储制品管理
09
实验跟踪与版本关联
目标=使用MLflow · Weights & Biases等工…
实验跟踪版本关联
10
模型注册中心
目标=集中式模型注册表的设计 · 权限控制 · 阶段转换（Staging/Produ…
模型注册目标=集
11
模型版本比较与差异分析
目标=性能对比 · 结构差异 · 数据依赖差异
模型版本比较差异分析
12
模型发布流程设计
目标=从开发 · 测试 · 预发布到生产发布的阶段划分与准入准出…
模型发布流程设计目标=从开发
13
发布策略与模式
目标=蓝绿部署 · 金丝雀发布 · 影子部署
发布策略模式
14
工业边缘设备模型发布
目标=OTA更新 · 增量更新 · 断点续传
工业边缘设备模型…OTA
15
模型回滚与热修复
目标=回滚触发条件 · 版本切换 · 数据一致性
模型回滚热修复
16
持续集成与持续交付（CI/CD）在工业AI中的落地
目标=自动化测试 · 模型验证 · 流水线设计与工具链
CI/CDAI
17
模型质量门禁与自动化验证
目标=精度 · 延迟 · 鲁棒性
模型质量门禁自动化验证
18
模型安全与合规
目标=模型签名 · 加密 · 访问控制
模型安全合规
19
模型监控与版本反馈
目标=生产环境性能监控 · 数据漂移检测 · 自动触发再训练与版本迭代
模型监控版本反馈
20
案例实战一
目标=某制造企业视觉质检模型的版本管…
案例实战一目标=某制造企业…
21
案例实战二
目标=风电设备预测性维护模型的边缘版…
案例实战二目标=风电设备预…
22
案例实战三
目标=化工过程优化模型的A/B测试与…
案例实战三A/B
23
常见问题与陷阱
目标=版本混乱 · 环境不一致 · 回滚失败
常见问题陷阱
24
团队协作与角色职责
目标=数据科学家 · ML工程师 · 运维
团队协作角色职责
25
文档与知识管理
目标=版本发布说明 · 变更日志 · 模型卡片
文档知识管理
26
工具链集成实战
目标=Git + DVC + MLf…
工具链集成实战Git
27
性能与成本优化
目标=模型压缩 · 量化 · 蒸馏对版本管理的影响及发布时的资源规…
性能成本优化
28
度量与持续改进
目标=发布频率 · 回滚率 · 平均恢复时间
度量持续改进
29
综合项目
目标=设计一个完整的工业AI模型版本… · 包含工具选型 · 流程定义与演练
综合项目AI
30
课程总结与进阶方向
目标=核心要点回顾 · 成熟度模型 · 未来趋势（AutoML
课程总结进阶方向