, ,

کتاب مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: زیرساخت و زیرساخت به عنوان کد

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 مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: زیرساخت و زیرساخت به عنوان کد

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت ابری

موضوع میانی: استقرار و مدیریت سرویس‌های یادگیری ماشین در زیرساخت ابری

🎓 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 مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. اصول زیرساخت ابری برای یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم کلیدی در استقرار مدل‌ها
  • 5. انتخاب زیرساخت مناسب برای استقرار
  • 6. معیارهای انتخاب زیرساخت ابری
  • 7. بررسی گزینه‌های استقرار در AWS
  • 8. Amazon SageMaker چیست؟
  • 9. مزایای استفاده از SageMaker برای استقرار
  • 10. Amazon EC2 برای استقرار مدل‌ها
  • 11. Amazon ECS و EKS برای کانتینرها
  • 12. AWS Lambda برای توابع بدون سرور
  • 13. شبکه‌سازی در AWS برای سرویس‌دهی مدل
  • 14. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. مدیریت دسترسی و مجوزها در AWS
  • 16. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 17. استفاده از CloudWatch برای مانیتورینگ
  • 18. ثبت وقایع با CloudTrail
  • 19. بهینه‌سازی هزینه‌ها برای استقرار مدل
  • 20. زیرساخت به عنوان کد (IaC) چیست؟
  • 21. مزایای استفاده از IaC
  • 22. AWS CloudFormation برای مدیریت زیرساخت
  • 23. استفاده از Terraform در AWS
  • 24. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Endpoints
  • 25. انواع SageMaker Endpoints (Real-time, Batch Transform)
  • 26. پیکربندی Real-time Endpoints
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد Real-time Endpoints
  • 28. استقرار Batch Transform برای پردازش دسته‌ای
  • 29. مدیریت نسخه‌های مدل در SageMaker
  • 30. استقرار مدل‌های کانتینریزه شده
  • 31. ساخت ایمیج‌های داکر برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. ثبت ایمیج‌های داکر در Amazon ECR
  • 33. استقرار مدل‌ها با استفاده از Amazon ECS
  • 34. استقرار مدل‌ها با استفاده از Amazon EKS
  • 35. استفاده از AWS Lambda برای استقرار مدل‌های سبک
  • 36. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های Lambda
  • 37. پیکربندی شبکه‌ای برای سرویس‌دهی مدل
  • 38. استفاده از Elastic Load Balancing (ELB)
  • 39. تنظیمات Auto Scaling برای Endpoints
  • 40. مانیتورینگ عملکرد Endpoints با CloudWatch
  • 41. پایش خطاها و استثناها
  • 42. تنظیم هشدارها برای رویدادهای مهم
  • 43. ثبت درخواست‌ها و پاسخ‌های API
  • 44. مدیریت داده‌های ورودی و خروجی مدل
  • 45. ذخیره‌سازی داده‌ها با Amazon S3
  • 46. یکپارچه‌سازی S3 با SageMaker
  • 47. امنیت داده‌ها در S3
  • 48. مدیریت چرخه عمر داده‌ها در S3
  • 49. مدل‌های پیشرفته استقرار
  • 50. استقرار مدل‌های چندگانه
  • 51. استقرار مدل‌های A/B Testing
  • 52. استقرار Canary Deployments
  • 53. استقرار Blue/Green Deployments
  • 54. معماری‌های Serverless برای یادگیری ماشین
  • 55. استفاده از API Gateway برای دسترسی به مدل‌ها
  • 56. ترکیب Lambda و SageMaker برای معماری‌های پیچیده
  • 57. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
  • 58. استفاده از AWS CodePipeline و CodeBuild
  • 59. یکپارچه‌سازی CI/CD با SageMaker
  • 60. استقرار مدل‌های لبه (Edge Deployment)
  • 61. مفاهیم AWS IoT Greengrass
  • 62. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه
  • 63. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های لبه
  • 64. امنیت در استقرارهای لبه
  • 65. مدیریت هزینه‌ها در استقرارهای لبه
  • 66. ملاحظات عملیاتی برای مهندسان استقرار
  • 67. اشکال‌زدایی (Debugging) مشکلات استقرار
  • 68. مدیریت خطاها و بازیابی
  • 69. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سرویس‌ها
  • 70. برنامه‌ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
  • 71. ملاحظات مربوط به مقررات و انطباق
  • 72. استانداردهای امنیتی در AWS
  • 73. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 74. انطباق با قوانین داده‌ها
  • 75. راهنمای عملی برای ساخت زیرساخت پایدار
  • 76. انتخاب ابزارهای مناسب برای IaC
  • 77. نکات کلیدی برای مدیریت مؤثر هزینه‌ها
  • 78. بهترین شیوه‌ها برای مانیتورینگ و هشدار
  • 79. استراتژی‌های مدیریت خطا و بازیابی
  • 80. بررسی موارد استفاده واقعی از استقرار مدل
  • 81. مطالعه موردی: استقرار مدل پیش‌بینی تقاضا
  • 82. مطالعه موردی: استقرار مدل تشخیص تصویر
  • 83. مطالعه موردی: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
  • 84. آینده مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 85. نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون استقرار
  • 86. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی عملکرد
  • 87. نقش امنیت در معماری‌های آینده
  • 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی برای مهندسان استقرار
  • 89. مروری بر مفاهیم آموخته شده
  • 90. توصیه‌هایی برای یادگیری مستمر
  • 91. منابع بیشتر برای مطالعه و تمرین
  • 92. مسیر شغلی مهندس استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📚 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 مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: زیرساخت و زیرساخت به عنوان کد”

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

پیمایش به بالا