کتاب API Design for Machine Learning Models
, ,

کتاب API Design for Machine Learning Models

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006624 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 API Design for Machine Learning Models

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌ها
  • 2. مبانی API و وب‌سرویس‌ها
  • 3. اهمیت API در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 4. نقش API در استقرار مدل‌های ML
  • 5. اصول طراحی API RESTful
  • 6. معماری‌های وب‌سرویس (REST, SOAP, GraphQL)
  • 7. انتخاب معماری مناسب برای ML API
  • 8. مبانی HTTP و متدهای آن (GET, POST, PUT, DELETE)
  • 9. کدهای وضعیت HTTP
  • 10. مبانی JSON و XML
  • 11. کار با داده‌های JSON و XML در پایتون
  • 12. مبانی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. مراحل ساخت و آموزش مدل ML
  • 15. مفهوم ورودی و خروجی مدل ML
  • 16. استانداردسازی ورودی مدل ML
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل ML
  • 18. پاکسازی داده‌ها
  • 19. مهندسی ویژگی
  • 20. اهمیت انتخاب ویژگی
  • 21. مفهوم سریالی کردن (Serialization) مدل‌های ML
  • 22. فرمت‌های رایج سریالی کردن (Pickle, Joblib, HDF5)
  • 23. سریالی کردن مدل‌های TensorFlow و Keras
  • 24. سریالی کردن مدل‌های PyTorch
  • 25. سریالی کردن مدل‌های Scikit-learn
  • 26. مفهوم Deserialization
  • 27. بارگذاری مدل‌های سریالی شده
  • 28. مبانی ساخت API برای مدل ML
  • 29. چرا نیاز به API برای مدل ML داریم؟
  • 30. انتخاب فریم‌ورک وب برای API (Flask, FastAPI, Django)
  • 31. مبانی FastAPI
  • 32. نصب و راه‌اندازی FastAPI
  • 33. تعریف نقاط پایانی (Endpoints) در FastAPI
  • 34. دریافت درخواست‌ها در FastAPI
  • 35. ارسال پاسخ‌ها در FastAPI
  • 36. تعریف انواع داده ورودی (Pydantic Models)
  • 37. اعتبارسنجی داده‌های ورودی
  • 38. تعریف انواع داده خروجی
  • 39. مدیریت خطاها در API
  • 40. ثبت خطاها (Logging)
  • 41. اصول طراحی API تمیز و خوانا
  • 42. نام‌گذاری مناسب Endpoints
  • 43. استفاده از پارامترهای Query و Path
  • 44. کار با هدرهای HTTP
  • 45. مبانی CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
  • 46. تنظیم CORS در FastAPI
  • 47. تست API مدل ML
  • 48. مبانی تست واحد (Unit Testing)
  • 49. نوشتن تست برای Endpoints
  • 50. استفاده از ابزارهای تست (Postman, Insomnia)
  • 51. مستندسازی API
  • 52. اهمیت مستندسازی
  • 53. تولید خودکار مستندات با Swagger/OpenAPI
  • 54. نوشتن توضیحات برای Endpoints
  • 55. مثال‌های درخواست و پاسخ
  • 56. مبانی Docker
  • 57. چرا از Docker استفاده می‌کنیم؟
  • 58. نصب و راه‌اندازی Docker
  • 59. نوشتن Dockerfile برای اپلیکیشن FastAPI
  • 60. ساخت ایمیج Docker
  • 61. اجرای کانتینر Docker
  • 62. مفاهیم Orchestration (Kubernetes)
  • 63. مقدمه‌ای بر Kubernetes
  • 64. استقرار مدل ML در Kubernetes
  • 65. مبانی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
  • 66. ابزارهای CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)
  • 67. اتوماسیون ساخت و استقرار API مدل ML
  • 68. امنیت API مدل ML
  • 69. مبانی احراز هویت (Authentication)
  • 70. مبانی مجوزدهی (Authorization)
  • 71. استفاده از API Keys
  • 72. استفاده از OAuth2
  • 73. مدیریت Secretها
  • 74. رمزنگاری داده‌ها
  • 75. مبانی HTTPS
  • 76. تأثیر تاخیر (Latency) در API مدل ML
  • 77. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی API
  • 78. کaching کردن پاسخ‌ها
  • 79. بارگذاری مدل‌های سریالی شده به صورت بهینه
  • 80. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
  • 81. ردیابی عملکرد API
  • 82. تشخیص Bottleneckها
  • 83. مقدمه‌ای بر Microservices
  • 84. طراحی Microservices برای ML Pipeline
  • 85. ارتباط بین Microservices
  • 86. مدیریت وضعیت (State Management) در Microservices
  • 87. استفاده از Message Queues (Kafka, RabbitMQ)
  • 88. مبانی Streaming Data
  • 89. طراحی API برای پردازش داده‌های جریانی
  • 90. استفاده از WebSockets
  • 91. مباحث پیشرفته در طراحی API مدل ML
  • 92. API Gateway
  • 93. تنظیمات Load Balancing
  • 94. مدیریت نسخه API (API Versioning)
  • 95. طراحی API برای مدل‌های پیچیده ML (مانند شبکه‌های عصبی عمیق)
  • 96. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 97. مقدمه‌ای بر Edge AI API
  • 98. طراحی API برای استقرار مدل روی دستگاه‌های لبه
  • 99. مدیریت انرژی و منابع در Edge AI API
  • 100. مبانی 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 API Design for Machine Learning Models”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا