سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی پیاده‌سازی پایداری در پروژه‌های یادگیری ماشین: از دیدگاه مهندسان

کتاب راهنمای عملی پیاده‌سازی پایداری در پروژه‌های یادگیری ماشین: از دیدگاه مهندسان

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 راهنمای عملی پیاده‌سازی پایداری در پروژه‌های یادگیری ماشین: از دیدگاه مهندسان

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار پایدار

موضوع میانی: پایداری در سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار پایدار: مقدمه‌ای بر پایداری
  • 2. اهمیت پایداری در سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با چرخه عمر سیستم‌های یادگیری ماشین (ML)
  • 4. مصرف انرژی در سیستم‌های یادگیری ماشین: یک نگاه کلی
  • 5. اثرات زیست‌محیطی آموزش و استنتاج مدل‌های ML
  • 6. مبانی ارزیابی پایداری: شاخص‌ها و معیارهای کلیدی
  • 7. نقش مهندسان در ایجاد سیستم‌های ML پایدار
  • 8. مروری بر مقاله "Sustainability of Machine Learning-Enabled Systems"
  • 9. اصول طراحی پایدار برای سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 10. انتخاب سخت‌افزار مناسب: تأثیر بر پایداری
  • 11. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مرحله آموزش مدل
  • 12. تکنیک‌های کاهش حجم داده و تأثیر آن بر پایداری
  • 13. استفاده از چارچوب‌های کم‌مصرف برای آموزش
  • 14. اهمیت انتخاب الگوریتم و معماری مدل
  • 15. بهینه‌سازی hyperparameterها برای پایداری
  • 16. بهینه‌سازی استنتاج برای مصرف انرژی کمتر
  • 17. استفاده از تکنیک‌های کم‌هزینه در استنتاج
  • 18. مدیریت منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی
  • 19. استفاده از ابرهای محاسباتی و تأثیر آن بر پایداری
  • 20. انتخاب و استفاده از GPUها و TPUها با راندمان بالا
  • 21. فناوری‌های خنک‌کننده و تأثیر آن‌ها
  • 22. طراحی پایدار برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 23. بهینه‌سازی داده‌ها برای پایداری
  • 24. اثرات استفاده از داده‌های بزرگ بر پایداری
  • 25. اهمیت کیفیت داده و تأثیر آن
  • 26. مدیریت و کاهش bias در داده‌ها
  • 27. استفاده از داده‌های ترکیبی و مصنوعی
  • 28. بهینه‌سازی استقرار و زیرساخت‌ها
  • 29. مدیریت پایداری در محیط‌های Docker و Kubernetes
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های لبه
  • 31. اندازه‌گیری و مانیتورینگ مصرف انرژی
  • 32. ابزارها و روش‌های اندازه‌گیری مصرف انرژی در ML
  • 33. مانیتورینگ مداوم برای شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 34. پیاده‌سازی اتوماسیون برای بهبود پایداری
  • 35. گزارش‌دهی و ردیابی پایداری در پروژه‌ها
  • 36. نقش ابزارهای DevOps در پایداری
  • 37. مدیریت ورژن و کنترل کد برای پایداری
  • 38. مستندسازی و آموزش پایداری برای تیم‌ها
  • 39. استفاده از استانداردهای پایدار در توسعه
  • 40. فرهنگ‌سازی پایداری در تیم و سازمان
  • 41. اقتصاد چرخشی در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 42. مدل‌سازی و شبیه‌سازی برای ارزیابی پایداری
  • 43. ابزارها و فریم‌ورک‌های ارزیابی پایداری
  • 44. ارزیابی چرخه عمر (LCA) برای سیستم‌های ML
  • 45. ارزیابی اثرات زیست‌محیطی (EIA)
  • 46. اندازه‌گیری و کاهش اثرات کربن
  • 47. اعتباردهی و گواهی‌نامه‌های پایداری
  • 48. چالش‌ها و راه‌حل‌های پایداری در ML
  • 49. محدودیت‌های داده و تأثیر آن‌ها بر پایداری
  • 50. مسائل اخلاقی و پایداری در ML
  • 51. تأثیر سیاست‌ها و مقررات بر پایداری
  • 52. نقش نوآوری و تحقیق در پایداری
  • 53. پایداری در یادگیری ماشین فدرال
  • 54. پایداری در یادگیری تقویتی
  • 55. پایداری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 56. پایداری در بینایی کامپیوتر
  • 57. پایداری در سیستم‌های توصیه
  • 58. پایداری در تشخیص ناهنجاری
  • 59. پایداری در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 60. آینده پایداری در یادگیری ماشین
  • 61. روندها و جهت‌گیری‌های آینده
  • 62. نقش هوش مصنوعی در پایداری
  • 63. مطالعات موردی: سیستم‌های ML پایدار
  • 64. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مدل برای مصرف کم‌انرژی
  • 65. مطالعه موردی: استفاده از ابرهای محاسباتی پایدار
  • 66. مطالعه موردی: مدیریت داده‌های بزرگ پایدار
  • 67. مطالعه موردی: پایداری در پروژه‌های NLP
  • 68. مطالعه موردی: پایداری در سیستم‌های توصیه
  • 69. راهنمای گام به گام پیاده‌سازی پایداری
  • 70. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها برای پایداری
  • 71. تنظیم محیط توسعه برای پایداری
  • 72. پیاده‌سازی اندازه‌گیری‌های مصرف انرژی
  • 73. پیاده‌سازی مانیتورینگ پایداری
  • 74. بهینه‌سازی آموزش مدل برای پایداری
  • 75. بهینه‌سازی استنتاج مدل برای پایداری
  • 76. پیاده‌سازی اتوماسیون برای پایداری
  • 77. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم داده
  • 78. بهبود کیفیت داده‌ها برای پایداری
  • 79. اصلاح bias در داده‌ها برای پایداری
  • 80. بهینه‌سازی hyperparameterها برای پایداری
  • 81. استفاده از روش‌های یادگیری کم‌هزینه
  • 82. انتخاب سخت‌افزار و زیرساخت مناسب
  • 83. ارزیابی و گزارش‌دهی پایداری
  • 84. بهبود مداوم پایداری در طول زمان
  • 85. نقش تیم و همکاری در پایداری
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی و راه‌حل‌ها
  • 87. به اشتراک‌گذاری تجربیات و بهترین شیوه‌ها
  • 88. نقش جامعه و همکاری‌های بین‌المللی
  • 89. آموزش و توسعه مهارت‌های پایدار
  • 90. آینده پایداری در یادگیری ماشین: چشم‌انداز
  • 91. نتیجه‌گیری: گامی به سوی سیستم‌های ML پایدار
  • 92. منابع و مراجع: مقالات، کتاب‌ها و ابزارهای کلیدی
  • 93. ضمیمه: چک‌لیست پایداری برای پروژه‌های ML
  • 94. سؤالات متداول و پاسخ‌ها
  • 95. جمع‌بندی و مرور کلی دوره
  • 96. ارائه پروژه پایانی
  • 97. ارائه بازخورد و ارزیابی دوره
  • 98. پایان دوره و گام‌های بعدی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.