, ,

کتاب معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی پلتفرم‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 2. معماری سیستم‌های داده برای یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 4. اصول طراحی پلتفرم‌های MLOps
  • 5. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدیریت داده در پلتفرم‌های ML
  • 7. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 8. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 9. سیستم‌های مدیریت نسخه داده
  • 10. مدیریت مدل در پلتفرم‌های ML
  • 11. ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 12. ثبت و مدیریت مصنوعات مدل
  • 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. معماری‌های مختلف استقرار مدل
  • 15. راه‌اندازی و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 16. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر
  • 17. شناسایی افت عملکرد مدل
  • 18. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 19. اتوماسیون خطوط لوله ML
  • 20. ابزارها و چارچوب‌های MLOps
  • 21. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
  • 22. زیرساخت‌های محاسباتی برای ML
  • 23. مدیریت منابع و هزینه‌ها
  • 24. امنیت در پلتفرم‌های MLOps
  • 25. حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 26. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
  • 27. پلتفرم‌های داده‌محور برای ML
  • 28. سیستم‌های توزیع‌شده برای ML
  • 29. معماری میکروسرویس در MLOps
  • 30. کانتینرسازی با Docker
  • 31. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
  • 32. مفهوم CI/CD در MLOps
  • 33. ادغام مداوم برای مدل‌های ML
  • 34. توسعه مداوم برای خطوط لوله ML
  • 35. استقرار مداوم مدل‌های ML
  • 36. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 37. تست واحد برای اجزای ML
  • 38. تست یکپارچگی خطوط لوله ML
  • 39. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
  • 40. معماری‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 41. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 43. ارزیابی سودمندی تجاری مدل‌ها
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله ML
  • 45. مقررات و استانداردهای مرتبط با ML
  • 46. چارچوب‌های قانونی برای داده‌ها و ML
  • 47. اصول حکمرانی داده در MLOps
  • 48. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 49. همکاری بین تیم‌های مهندسی و علمی داده
  • 50. مدیریت پروژه چابک برای ML
  • 51. مستندسازی در پلتفرم‌های MLOps
  • 52. پایش سلامت سیستم‌های ML
  • 53. استراتژی‌های بازیابی از خرابی
  • 54. برنامه‌ریزی ظرفیت برای پلتفرم‌های ML
  • 55. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 56. استفاده از ابزارهای Orchestration
  • 57. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 58. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های ML
  • 59. معماری‌های Feature Store
  • 60. سیستم‌های گزارش‌دهی و داشبوردینگ ML
  • 61. تجزیه و تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 62. مدیریت خطا و استثنا در خطوط لوله
  • 63. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل
  • 64. امنیت API و دسترسی به مدل‌ها
  • 65. مدیریت چرخه عمر مدل‌های تولیدی
  • 66. استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 67. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 68. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 69. مدیریت داده‌های پرت
  • 70. معماری‌های Real-time ML
  • 71. پردازش جریانی داده‌ها
  • 72. سیستم‌های مدیریت رویداد
  • 73. پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 74. ملاحظات عملیاتی در یادگیری عمیق
  • 75. معماری‌های Data Lakehouse
  • 76. یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI
  • 77. استفاده از Git برای مدیریت کد و مدل
  • 78. استراتژی‌های DevOps برای ML
  • 79. طراحی پلتفرم‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 80. مدیریت ابزارهای MLOps
  • 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
  • 82. پلتفرم‌های MLOps متن‌باز
  • 83. پلتفرم‌های MLOps تجاری
  • 84. مدیریت ارتباطات در تیم‌های ML
  • 85. رهبری فنی در پروژه‌های ML
  • 86. توسعه مهارت‌های تیم MLOps
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 88. مطالعات موردی موفق در MLOps
  • 89. آینده MLOps و هوش مصنوعی
  • 90. تکنولوژی‌های نوظهور در MLOps
  • 91. پلتفرم‌های Data Governance
  • 92. مدیریت امنیت داده‌ها در ML
  • 93. اصول حاکمیت نرم‌افزار در ML
  • 94. استراتژی‌های تست اتوماتیک برای ML
  • 95. معماری‌های Model Registry
  • 96. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار در ML
  • 97. اصول مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) برای ML
  • 98. برنامه‌ریزی و اجرای مهاجرت به پلتفرم MLOps
  • 99. پیاده‌سازی چارچوب‌های استاندارد برای ML
  • 100. مدیریت دانش و مستندسازی فنی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا