, ,

کتاب پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای سیستم‌های یادگیری ماشین

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای سیستم‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 2. کلاس‌ها و اشیاء: ساختار و مفهوم
  • 3. اصول کپسوله‌سازی و پنهان‌سازی اطلاعات
  • 4. وراثت: توسعه‌پذیری و سلسله‌مراتب کلاس‌ها
  • 5. پلی‌مورفیسم: انعطاف‌پذیری و رفتار چندشکل
  • 6. مفاهیم متدهای مجازی و انتزاعی
  • 7. پیاده‌سازی اینترفیس‌ها و کلاس‌های انتزاعی
  • 8. ترکیب (Composition) در مقابل وراثت (Inheritance)
  • 9. Dependency Injection: کاهش وابستگی‌ها
  • 10. S.O.L.I.D Principles: مقدمه‌ای بر طراحی پایدار
  • 11. اصل تک‌مسئولیتی (SRP)
  • 12. اصل باز/بسته (OCP)
  • 13. اصل جایگزینی لیسکوف (LSP)
  • 14. اصل تفکیک اینترفیس (ISP)
  • 15. اصل وارونگی وابستگی (DIP)
  • 16. الگوهای طراحی: چرا و چگونه؟
  • 17. تاریخچه و اهمیت الگوهای Gang of Four (GoF)
  • 18. دسته‌بندی الگوهای طراحی: خلقی، ساختاری، رفتاری
  • 19. مزایا و معایب استفاده از الگوهای طراحی
  • 20. انتخاب الگوی طراحی مناسب
  • 21. الگوهای خلقی: خلق شیء بهینه
  • 22. الگوی Singleton: تضمین تک‌نمونه بودن شیء
  • 23. پیاده‌سازی Singleton در محیط‌های چندنخی
  • 24. الگوی Factory Method: ساخت شیء با کلاس‌های فرعی
  • 25. سناریوهای کاربرد Factory Method
  • 26. الگوی Abstract Factory: خانواده‌ای از اشیاء مرتبط
  • 27. تفاوت Abstract Factory و Factory Method
  • 28. الگوی Builder: ساخت شیء پیچیده مرحله به مرحله
  • 29. استفاده از Builder برای پیکربندی‌های مختلف
  • 30. الگوی Prototype: ساخت شیء با کپی کردن نمونه موجود
  • 31. مفهوم Deep Copy و Shallow Copy در Prototype
  • 32. مدیریت منابع و الگوهای خلقی
  • 33. الگوهای خلقی برای تزریق وابستگی
  • 34. الگوهای خلقی در معماری میکروسرویس‌ها
  • 35. الگوهای خلقی و تست‌پذیری
  • 36. الگوهای ساختاری: سازماندهی کلاس‌ها و اشیاء
  • 37. الگوی Adapter: سازگاری اینترفیس‌ها
  • 38. Adapter شیئی و Adapter کلاسی
  • 39. الگوی Bridge: تفکیک انتزاع از پیاده‌سازی
  • 40. کاربردهای Bridge در سیستم‌های توزیع شده
  • 41. الگوی Composite: ساختار درختی از اشیاء
  • 42. مدیریت عناصر و برگ‌ها در Composite
  • 43. الگوی Decorator: افزودن مسئولیت به شیء به صورت دینامیک
  • 44. تفاوت Decorator با وراثت
  • 45. الگوی Facade: ساده‌سازی اینترفیس‌های پیچیده
  • 46. کاربرد Facade در سیستم‌های بزرگ
  • 47. الگوی Flyweight: به اشتراک‌گذاری اشیاء سبک
  • 48. بهینه‌سازی حافظه با Flyweight
  • 49. الگوی Proxy: کنترل دسترسی به شیء
  • 50. انواع Proxy (مجازی، محافظ، ریموت، هوشمند)
  • 51. الگوهای رفتاری: تعامل و مسئولیت بین اشیاء
  • 52. الگوی Chain of Responsibility: ارسال درخواست به زنجیره
  • 53. کاربرد Chain of Responsibility در پردازش درخواست
  • 54. الگوی Command: کپسوله‌سازی درخواست به عنوان شیء
  • 55. پیاده‌سازی قابلیت Undo/Redo با Command
  • 56. الگوی Iterator: دسترسی متوالی به عناصر مجموعه
  • 57. پیاده‌سازی Iterators سفارشی
  • 58. الگوی Mediator: کاهش وابستگی‌های متقابل
  • 59. کاربرد Mediator در رابط‌های کاربری پیچیده
  • 60. الگوی Memento: بازیابی حالت قبلی شیء
  • 61. پیاده‌سازی Memento برای قابلیت‌های بازگشت
  • 62. الگوی Observer: اطلاع‌رسانی خودکار به وابسته‌ها
  • 63. مدل Push و Pull در Observer
  • 64. الگوی State: تغییر رفتار شیء بر اساس وضعیت داخلی
  • 65. مدیریت ماشین‌های وضعیت با State
  • 66. الگوی Strategy: تعریف خانواده‌ای از الگوریتم‌ها
  • 67. انتخاب استراتژی مناسب به صورت دینامیک
  • 68. الگوی Template Method: تعریف اسکلت یک الگوریتم
  • 69. سفارشی‌سازی گام‌ها در Template Method
  • 70. الگوی Visitor: افزودن عملیات جدید بدون تغییر کلاس‌ها
  • 71. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین: نمای کلی
  • 72. چالش‌های مهندسی نرم‌افزار در ML
  • 73. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 74. مفاهیم داده، ویژگی و مدل در سیستم‌های ML
  • 75. معیارهای کیفیت و ارزیابی در سیستم‌های ML
  • 76. طراحی ماژولار برای مدل‌های ML با OOP
  • 77. استفاده از Factory Pattern برای ایجاد مدل‌ها
  • 78. مدیریت نسخه‌بندی مدل با الگوی Strategy
  • 79. الگوی Builder برای ساخت خطوط لوله پیش‌پردازش داده
  • 80. اعمال الگوی Decorator برای افزودن قابلیت‌های جدید به داده
  • 81. الگوی Adapter برای یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های ML مختلف
  • 82. استفاده از Facade برای ساده‌سازی API مدل‌های پیچیده
  • 83. الگوی Singleton برای مدیریت منابع محاسباتی (GPU)
  • 84. الگوی Observer برای نظارت بر آموزش و عملکرد مدل
  • 85. طراحی Data Access Layer (DAL) با الگوهای خلقی
  • 86. پیاده‌سازی Feature Store با الگوهای ساختاری
  • 87. الگوی Strategy برای انتخاب الگوریتم‌های پیش‌پردازش
  • 88. مدیریت جریان کار (Workflow) با الگوی Command
  • 89. استفاده از Template Method برای الگوریتم‌های آموزشی مشابه
  • 90. الگوی Chain of Responsibility برای فیلتر کردن داده‌ها
  • 91. پیاده‌سازی A/B Testing با الگوهای رفتاری
  • 92. طراحی سیستم‌های تشخیص انحراف (Drift Detection) با Observer
  • 93. الگوی Proxy برای کنترل دسترسی به مدل‌های دیپلمات
  • 94. بهینه‌سازی عملکرد با الگوی Flyweight برای ویژگی‌ها
  • 95. الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 96. تست‌پذیری و الگوهای طراحی در ML
  • 97. Refactoring کد ML با استفاده از الگوها
  • 98. الگوهای ضد (Anti-Patterns) در مهندسی ML
  • 99. ملاحظات اخلاقی و شفافیت در سیستم‌های ML با الگوها
  • 100. آینده الگوهای طراحی در هوش مصنوعی و 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 پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای سیستم‌های یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا