کتاب معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000158 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. چرا معماری برای سیستم‌های یادگیری ماشین حیاتی است؟
  • 4. نقش معمار سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 5. چالش‌های منحصر به فرد در معماری سیستم‌های ML
  • 6. چرخه حیات یادگیری ماشین (ML Lifecycle)
  • 7. مفاهیم کلیدی: مدل، ویژگی (Feature)، آموزش، استنتاج (Inference)
  • 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، نظارت نشده و تقویتی
  • 9. ویژگی‌های کیفی (Quality Attributes) در معماری ML: مقیاس‌پذیری
  • 10. ویژگی‌های کیفی در معماری ML: قابلیت اطمینان و در دسترس بودن
  • 11. ویژگی‌های کیفی در معماری ML: قابلیت نگهداری و توسعه‌پذیری
  • 12. جمع‌آوری نیازمندی‌ها برای یک پروژه ML
  • 13. نقش محوری داده‌ها در معماری ML
  • 14. معماری داده‌محور (Data-Centric) در مقابل مدل‌محور (Model-Centric)
  • 15. ارزیابی ریسک و بده‌بستان‌ها (Trade-offs) در طراحی معماری ML
  • 16. اصول طراحی SOLID در زمینه ML
  • 17. الگوهای طراحی متداول در نرم‌افزار و کاربرد آن‌ها در ML
  • 18. معرفی ابزارها و پلتفرم‌های کلیدی در اکوسیستم ML
  • 19. بخش دوم: الگوهای معماری و اصول طراحی**
  • 20. الگوهای معماری: مونولیت در مقابل میکروسرویس‌ها برای ML
  • 21. معماری رویداد محور (Event-Driven) در سیستم‌های ML
  • 22. معماری خط لوله (Pipeline Architecture) برای پردازش داده و مدل
  • 23. الگوی استنتاج آنلاین (Online Inference): درخواست-پاسخ
  • 24. الگوی استنتاج دسته‌ای (Batch Inference): پردازش آفلاین
  • 25. معماری Lambda برای سیستم‌های داده بزرگ
  • 26. معماری Kappa و پردازش جریانی (Streaming)
  • 27. طراحی API برای مدل‌های یادگیری ماشین (REST, gRPC)
  • 28. الگوی طراحی Gateway API برای سرویس‌های ML
  • 29. جداسازی فرآیند آموزش (Training) از استنتاج (Inference)
  • 30. معماری مبتنی بر کانتینر (Container-based) برای ML
  • 31. الگوی Strangler Fig برای مدرن‌سازی سیستم‌های ML قدیمی
  • 32. معماری برای سیستم‌های چند مستأجره (Multi-tenant) ML
  • 33. طراحی برای آزمایش‌پذیری (Testability) در سیستم‌های ML
  • 34. طراحی برای امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 35. معماری مبتنی بر پلاگین برای انعطاف‌پذیری مدل
  • 36. الگوی Sidecar در استقرار مدل‌ها
  • 37. معماری بدون سرور (Serverless) برای استنتاج ML
  • 38. طراحی سیستم‌های ترکیبی (Hybrid) آنلاین و آفلاین
  • 39. اصول معماری ابری (Cloud-Native) برای ML
  • 40. بخش سوم: معماری داده و مهندسی ویژگی**
  • 41. معماری جمع‌آوری و ورود داده (Data Ingestion)
  • 42. طراحی دریاچه داده (Data Lake) و انبار داده (Data Warehouse)
  • 43. الگوهای اعتبارسنجی و پاک‌سازی داده‌ها (Data Validation & Cleaning)
  • 44. معماری خط لوله‌های ETL و ELT برای ML
  • 45. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در مقیاس بزرگ
  • 46. فروشگاه ویژگی (Feature Store): چیستی و چرایی
  • 47. طراحی و پیاده‌سازی یک Feature Store
  • 48. مدیریت نسخه داده‌ها (Data Versioning)
  • 49. کاتالوگ داده و حاکمیت داده (Data Governance)
  • 50. معماری پردازش داده‌های جریانی (Stream Data Processing)
  • 51. استفاده از Apache Spark و Dask برای پردازش توزیع‌شده داده
  • 52. معماری برای برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده‌ها (Data Labeling)
  • 53. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) از دیدگاه معماری
  • 54. بخش چهارم: معماری آموزش، ارزیابی و مدیریت مدل**
  • 55. معماری برای آموزش توزیع‌شده مدل‌ها (Distributed Training)
  • 56. استفاده از GPU و TPU در معماری آموزش
  • 57. ابزارهای ارکستراسیون خط لوله: Airflow, Kubeflow Pipelines
  • 58. ردیابی آزمایشات (Experiment Tracking) با MLflow و Weights & Biases
  • 59. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 60. رجیستری مدل (Model Registry): ذخیره و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
  • 61. معماری برای ارزیابی آفلاین مدل‌ها
  • 62. معماری برای ارزیابی آنلاین: A/B Testing و Canary Releases
  • 63. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مقیاس
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و Fine-tuning از دیدگاه معماری
  • 65. مفهوم و معماری یادگیری خودکار ماشین (AutoML)
  • 66. بخش پنجم: استقرار، عملیات و MLOps**
  • 67. مقدمه‌ای بر MLOps و نقش آن در معماری
  • 68. الگوهای استقرار مدل: جاسازی شده (Embedded)، سرویس وب، مبتنی بر پایگاه داده
  • 69. کانتینرسازی مدل‌ها با Docker
  • 70. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes برای ML
  • 71. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code) با Terraform
  • 72. خط لوله‌های یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای ML
  • 73. آموزش مداوم (Continuous Training – CT)
  • 74. مانیتورینگ عملکرد فنی سرویس‌های ML (Latency, Throughput)
  • 75. معماری برای مانیتورینگ Data Drift
  • 76. معماری برای مانیتورینگ Model Drift (Concept Drift)
  • 77. سیستم‌های هشداردهی (Alerting) برای ناهنجاری‌های مدل
  • 78. طراحی برای مشاهده‌پذیری (Observability): لاگ، متریک و ردیابی
  • 79. بازآموزی (Retraining) خودکار مدل‌ها: طراحی و استراتژی‌ها
  • 80. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) برای سرویس‌های استنتاج
  • 81. بهینه‌سازی هزینه در زیرساخت‌های ابری ML
  • 82. بخش ششم: موضوعات پیشرفته و مطالعات موردی**
  • 83. معماری برای یادگیری ماشین بی‌درنگ (Real-time ML)
  • 84. معماری برای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 85. یادگیری ماشین در لبه (Edge AI) و معماری مربوط به آن
  • 86. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI) و پیامدهای معماری آن
  • 87. طراحی برای عدالت، بی‌طرفی و شفافیت (Fairness & Bias)
  • 88. معماری برای حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving ML)
  • 89. مطالعه موردی: معماری یک سیستم توصیه‌گر (Recommender System)
  • 90. مطالعه موردی: معماری یک سیستم جستجو و رتبه‌بندی
  • 91. مطالعه موردی: معماری یک سیستم پردازش زبان طبیعی (مانند Chatbot)
  • 92. مطالعه موردی: معماری یک سیستم بینایی کامپیوتر (مانند تشخیص اشیا)
  • 93. معماری برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و GenAI
  • 94. معماری پلتفرم‌های ML داخلی (Internal ML Platforms)
  • 95. مقایسه معماری‌های ML در AWS, GCP و Azure
  • 96. مستندسازی معماری سیستم‌های ML (مانند مدل C4)
  • 97. مهارت‌های نرم و فنی برای یک معمار سیستم ML
  • 98. روندها و آینده معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 99. جمع‌بندی دوره و پروژه نهایی
  • 100. الگوهای معماری برای سیستم‌های ML: میکروسرویس‌ها، Data Lake، Feature Store و Deployment Pipeline**

📚 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 نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا