, ,

کتاب پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

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 پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات هوش مصنوعی و 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. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
  • 2. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 3. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
  • 4. نقش پلتفرم ابری گوگل (GCP) در MLOps
  • 5. محیط‌های توسعه و آزمایش در GCP
  • 6. مدیریت داده‌ها در GCP برای پروژه‌های ML
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها با ابزارهای GCP
  • 8. ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی و مدل‌ها در GCP
  • 9. مجموعه‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای GCP
  • 12. چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با GCP
  • 13. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل
  • 14. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
  • 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • 16. روش‌های مختلف استقرار مدل
  • 17. استقرار مدل به عنوان سرویس API
  • 18. استقرار مدل برای پیش‌بینی دسته‌ای
  • 19. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 20. مانیتورینگ و هشداردهی در GCP
  • 21. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی عملکرد مدل
  • 22. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 23. اتوماسیون چرخه عمر مدل
  • 24. پایپ‌لاین‌های MLOps در GCP
  • 25. ابزارهای ارکستراسیون در GCP
  • 26. مدیریت زیرساخت برای MLOps
  • 27. امنیت در پروژه‌های MLOps در GCP
  • 28. مدیریت دسترسی و هویت در GCP
  • 29. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 30. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و MLOps
  • 31. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 32. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 33. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
  • 34. کاربردهای MLOps در صنایع مختلف
  • 35. MLOps در حوزه سلامت و پزشکی
  • 36. MLOps در حوزه مالی و بانکی
  • 37. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
  • 38. MLOps در حوزه تولید و صنعت
  • 39. یادگیری تقویتی و MLOps
  • 40. پردازش زبان طبیعی (NLP) و MLOps
  • 41. بینایی ماشین و MLOps
  • 42. معماری‌های کلان MLOps در GCP
  • 43. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای MLOps
  • 44. مدیریت مخازن کد و CI/CD در GCP
  • 45. ابزارهای تست خودکار برای مدل‌های ML
  • 46. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
  • 47. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Deploy
  • 48. مدیریت لاگ‌ها و ردیابی در GCP
  • 49. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
  • 50. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
  • 51. مفاهیم DevOps و ارتباط آن با MLOps
  • 52. پیاده‌سازی DevOps در پروژه‌های ML
  • 53. تیم‌سازی و فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 54. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
  • 55. برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری در GCP
  • 56. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های MLOps
  • 57. بهینه‌سازی مصرف منابع در GCP
  • 58. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در GCP
  • 59. نکات پیشرفته در MLOps با GCP
  • 60. MLOps برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. استفاده از TensorFlow Extended (TFX)
  • 62. استفاده از Kubeflow Pipelines
  • 63. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی در GCP
  • 64. استفاده از GPUs و TPUs در GCP
  • 65. نظارت بر هزینه‌های GPU/TPU
  • 66. مدیریت چرخه عمر داده‌های بزرگ
  • 67. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده
  • 68. استفاده از Cloud Storage برای داده‌های حجیم
  • 69. امنیت داده‌ها در BigQuery و Cloud Storage
  • 70. مستندسازی پروژه‌های MLOps
  • 71. استانداردهای مستندسازی در GCP
  • 72. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 73. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش MLOps
  • 74. منابع یادگیری تکمیلی در GCP
  • 75. جامعه و انجمن‌های MLOps
  • 76. مطالعات موردی MLOps در GCP
  • 77. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی MLOps
  • 78. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 79. آینده MLOps و هوش مصنوعی در GCP
  • 80. توسعه MLOps در سازمان‌های بزرگ
  • 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
  • 82. مدیریت تغییرات در فرآیندهای MLOps
  • 83. تضمین کیفیت در پروژه‌های ML
  • 84. تست A/B برای مدل‌های ML
  • 85. مدل‌های چند-مدلی و MLOps
  • 86. استفاده از AutoML در GCP
  • 87. MLOps برای یادگیری فدرال
  • 88. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 89. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های ML
  • 90. استفاده از Docker برای بسته‌بندی مدل‌ها
  • 91. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ترکیبی
  • 92. ملاحظات قانونی و انطباق در MLOps
  • 93. حفاظت از داده‌های حساس
  • 94. انطباق با مقررات محلی و بین‌المللی
  • 95. اصول طراحی سیستم‌های MLOps پایدار
  • 96. مدیریت خطا و بازیابی در GCP
  • 97. ارزیابی عملکرد کلی سیستم MLOps
  • 98. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری بلندمدت
  • 99. طراحی معماری انعطاف‌پذیر MLOps
  • 100. مفهوم "Infrastructure as Code" در MLOps

📚 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 پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)”

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

پیمایش به بالا