سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین برای مدیریت منابع ابری

کتاب یادگیری ماشین برای مدیریت منابع ابری

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 یادگیری ماشین برای مدیریت منابع ابری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدیریت منابع ابری و اهمیت یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه علم داده و یادگیری ماشین
  • 3. مروری بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 6. آشنایی با کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده‌ها
  • 7. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
  • 8. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 9. تمیز کردن داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده
  • 10. کاوش داده‌ها (EDA) و آنالیز توصیفی
  • 11. شناخت انواع داده‌ها و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 12. انتخاب ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده
  • 13. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین (نظارت‌شده، غیرنظارت‌شده، تقویتی)
  • 14. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 15. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 16. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 17. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 18. یادگیری ماشین نظارت‌شده: درخت تصمیم
  • 19. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 20. یادگیری ماشین نظارت‌شده: جنگل تصادفی
  • 21. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
  • 22. یادگیری ماشین نظارت‌شده: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. ارزیابی مدل SVM
  • 24. یادگیری ماشین نظارت‌شده: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 25. ارزیابی مدل KNN
  • 26. آشنایی با معیارها و روش‌های ارزیابی مدل
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 28. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter tuning)
  • 29. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی K-Means
  • 30. ارزیابی خوشه‌بندی K-Means
  • 31. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 32. ارزیابی خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 33. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: PCA (کاهش ابعاد)
  • 34. کاربرد PCA در مدیریت منابع ابری
  • 35. یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: DBSCAN
  • 36. ارزیابی DBSCAN
  • 37. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 39. آشنایی با کتابخانه TensorFlow و Keras
  • 40. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده
  • 41. ارزیابی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 42. کاربردهای یادگیری عمیق در مدیریت منابع ابری
  • 43. پیش‌بینی تقاضا برای منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 44. پیش‌بینی مصرف منابع ابری
  • 45. بهینه‌سازی تخصیص منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 46. شناسایی ناهنجاری‌ها و سوء استفاده‌ها در منابع ابری
  • 47. مدیریت خودکار منابع ابری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 48. پیاده‌سازی اتوماسیون با استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 49. مبانی DevOps و CI/CD
  • 50. آشنایی با مفاهیم Cloud Computing
  • 51. معماری‌های ابری و مدل‌های استقرار (IaaS, PaaS, SaaS)
  • 52. امنیت در محیط‌های ابری
  • 53. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های ابری
  • 54. مانیتورینگ و پایش منابع ابری
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد منابع ابری
  • 56. آشنایی با Docker و Kubernetes
  • 57. استفاده از یادگیری ماشین برای مقیاس‌پذیری خودکار
  • 58. استفاده از یادگیری ماشین برای مدیریت بار کاری
  • 59. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیش‌بینانه
  • 60. بهره‌وری انرژی و پایداری در منابع ابری
  • 61. مدیریت هوشمندانه دیتا سنترها
  • 62. شناخت سرویس‌های یادگیری ماشین ابری (AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform)
  • 63. استفاده از سرویس‌های ابری برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. مقایسه سرویس‌های یادگیری ماشین ابری
  • 65. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فضای ابری
  • 66. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 67. پردازش زبان طبیعی برای مدیریت منابع ابری
  • 68. تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت بر رضایت مشتریان
  • 69. ربات‌های چت و دستیارهای مجازی در مدیریت منابع ابری
  • 70. مبانی بینایی کامپیوتر و کاربردهای آن
  • 71. بینایی کامپیوتر برای شناسایی و مدیریت دارایی‌ها
  • 72. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 73. یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 74. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده
  • 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای داده‌های منابع ابری
  • 76. آشنایی با معماری‌های RNN, LSTM و GRU
  • 77. کاربرد LSTM در پیش‌بینی تقاضا
  • 78. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 79. آشنایی با Apache Spark و Hadoop
  • 80. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های ابری
  • 81. به‌کارگیری تکنیک‌های مهندسی ویژگی‌ها
  • 82. ایجاد خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 83. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 84. مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
  • 85. ارائه نتایج و گزارش‌گیری
  • 86. داشبوردهای مصورسازی داده‌ها (Tableau, Power BI)
  • 87. فرایندهای استقرار و مدیریت مدل (MLOps)
  • 88. آزمایش A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 89. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای محیط‌های ابری
  • 90. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های ابری
  • 91. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
  • 93. آینده یادگیری ماشین و مدیریت منابع ابری
  • 94. تأثیر هوش مصنوعی بر مدیریت منابع ابری
  • 95. مباحث پیشرفته: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده
  • 96. آشنایی با معماری‌های Transformer
  • 97. بررسی کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 98. بهره‌برداری از مدل‌های مبتنی بر Transformer
  • 99. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم پیش‌بینی
  • 100. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم بهینه‌سازی منابع

📚 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.