کتاب بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو
, ,

کتاب بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014264 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 بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: معماری‌های توزیع‌شده و سرورلس در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 3. مفاهیم پایه معماری سرورلس
  • 4. معرفی معماری SPIRT (Serverless Parallel and Incremental Training)
  • 5. مقایسه معماری‌های سنتی و سرورلس در یادگیری ماشین
  • 6. مزایای استفاده از معماری سرورلس در یادگیری ماشین
  • 7. چالش‌های استفاده از معماری سرورلس در یادگیری ماشین
  • 8. انواع معماری‌های توزیع‌شده در یادگیری ماشین
  • 9. مروری بر فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده (TensorFlow, PyTorch, Spark)
  • 10. مقدمه‌ای بر GPU Computing برای یادگیری ماشین
  • 11. معماری‌های GPU و کاربردهای آن‌ها در یادگیری ماشین
  • 12. بهینه‌سازی کد برای اجرای GPU
  • 13. معماری‌های CPU و محدودیت‌های آن‌ها در یادگیری ماشین سنگین
  • 14. مقایسه CPU و GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. مفاهیم پایه Cloud Computing
  • 16. آشنایی با سرویس‌های Cloud (AWS, Azure, GCP)
  • 17. معرفی سرویس‌های سرورلس در AWS (Lambda, Fargate)
  • 18. معرفی سرویس‌های سرورلس در Azure (Functions, Container Instances)
  • 19. معرفی سرویس‌های سرورلس در GCP (Cloud Functions, Cloud Run)
  • 20. مفاهیم Cost Optimization در Cloud Computing
  • 21. روش‌های اندازه‌گیری Performance در یادگیری ماشین
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. مقدمه‌ای بر Distributed Data Management
  • 24. روش‌های ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها در محیط توزیع‌شده
  • 25. معماری‌های Data Lake و Data Warehouse
  • 26. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
  • 27. استفاده از Docker برای بسته‌بندی و توزیع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. آشنایی با Kubernetes برای Orchestration Containerها
  • 29. معماری Kubernetes و کاربردهای آن در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 30. بررسی مفاهیم Infrastructure as Code (IaC)
  • 31. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت‌های ابری
  • 32. مقدمه‌ای بر CI/CD Pipeline برای یادگیری ماشین (MLOps)
  • 33. Automation در فرایند آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. معماری SPIRT: طراحی و پیاده‌سازی
  • 35. بررسی اجزای اصلی معماری SPIRT
  • 36. استراتژی‌های موازی‌سازی در معماری SPIRT
  • 37. روش‌های Incremental Training در معماری SPIRT
  • 38. بررسی مکانیسم‌های Fault Tolerance در معماری SPIRT
  • 39. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها در معماری SPIRT
  • 40. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از AWS Lambda و S3
  • 41. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از Azure Functions و Blob Storage
  • 42. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از Google Cloud Functions و Cloud Storage
  • 43. مقایسه Cost-Performance معماری SPIRT با سیستم‌های CPU-Based سرورلس
  • 44. مقایسه Cost-Performance معماری SPIRT با سیستم‌های GPU-Based سنتی
  • 45. تحلیل دقیق Cost Breakdown در معماری SPIRT
  • 46. تحلیل Performance Breakdown در معماری SPIRT
  • 47. شناسایی Bottleneckها در معماری SPIRT و راهکارهای رفع آن‌ها
  • 48. استراتژی‌های Scaling در معماری SPIRT
  • 49. بررسی Impact تعداد Workers بر Cost و Performance
  • 50. تأثیر Batch Size بر Cost و Performance در معماری SPIRT
  • 51. تأثیر انتخاب مدل بر Cost و Performance در معماری SPIRT
  • 52. تأثیر حجم داده بر Cost و Performance در معماری SPIRT
  • 53. بهینه‌سازی Hyperparameterها در معماری SPIRT
  • 54. استفاده از AutoML برای بهینه‌سازی Hyperparameterها در معماری SPIRT
  • 55. بررسی و مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 56. استفاده از تکنیک‌های Model Compression برای کاهش Cost
  • 57. بررسی روش‌های Quantization و Pruning در معماری SPIRT
  • 58. تأثیر Quantization بر Accuracy و Performance
  • 59. تأثیر Pruning بر Accuracy و Performance
  • 60. امنیت در معماری سرورلس و SPIRT
  • 61. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در محیط سرورلس
  • 62. روش‌های رمزنگاری داده‌ها در حالت انتقال و استقرار
  • 63. مبانی مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. استفاده از CloudWatch, Azure Monitor, Stackdriver برای مانیتورینگ
  • 65. بررسی لاگ‌ها و شناسایی مشکلات احتمالی
  • 66. Troubleshooting معماری SPIRT
  • 67. سناریوهای عیب‌یابی رایج در معماری SPIRT
  • 68. روش‌های حل مشکلات مربوط به Scaling و Performance
  • 69. روش‌های حل مشکلات مربوط به Fault Tolerance
  • 70. استفاده از Serverless Framework برای مدیریت زیرساخت
  • 71. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت معماری SPIRT
  • 72. معرفی و بررسی Knative به عنوان یک پلتفرم سرورلس برای Kubernetes
  • 73. مقایسه Knative با AWS Lambda و Azure Functions
  • 74. استفاده از Kubeflow برای مدیریت Workflowهای یادگیری ماشین
  • 75. ادغام Kubeflow با معماری SPIRT
  • 76. بررسی معماری Ray برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 77. ادغام Ray با معماری SPIRT
  • 78. بررسی معماری Horovod برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 79. ادغام Horovod با معماری SPIRT
  • 80. معرفی تکنیک Federated Learning
  • 81. استفاده از Federated Learning در معماری SPIRT
  • 82. بررسی GDPR و ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 83. رعایت ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در معماری SPIRT
  • 84. معرفی تکنیک Differential Privacy
  • 85. استفاده از Differential Privacy در معماری SPIRT
  • 86. بررسی و مقایسه معماری‌های مختلف برای آموزش مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 87. پیاده‌سازی معماری SPIRT برای آموزش LLMs
  • 88. چالش‌های آموزش LLMs در محیط سرورلس
  • 89. روش‌های بهینه‌سازی معماری SPIRT برای LLMs
  • 90. بررسی و مقایسه معماری‌های Inference Serverless
  • 91. استفاده از Sagemaker Inference, Azure Machine Learning Services, Google AI Platform Prediction برای Inference
  • 92. معرفی TensorRT برای بهینه‌سازی Inference در GPU
  • 93. بررسی Cost-Performance Inference Serverless در مقایسه با سیستم‌های سنتی
  • 94. ملاحظات Deployment و Monitoring مدل‌های یادگیری ماشین در محیط سرورلس
  • 95. آینده معماری سرورلس در یادگیری ماشین
  • 96. روندها و چالش‌های پیش‌رو در معماری SPIRT
  • 97. مطالعه موردی: استفاده از معماری SPIRT در یک پروژه واقعی
  • 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی Cost و Performance در یک پروژه یادگیری ماشین
  • 99. بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی معماری SPIRT
  • 100. خلاصه دوره و جمع‌بندی نکات کلیدی

📚 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 بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا