سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های یادگیری عمیق: انتقال مدل‌ها به محیط عملیاتی و ارائه خدمات

کتاب استقرار مدل‌های یادگیری عمیق: انتقال مدل‌ها به محیط عملیاتی و ارائه خدمات

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 استقرار مدل‌های یادگیری عمیق: انتقال مدل‌ها به محیط عملیاتی و ارائه خدمات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و چرایی استقرار مدل
  • 2. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
  • 3. انواع معماری‌های یادگیری عمیق (CNN, RNN, Transformers, etc.)
  • 4. مسائل متداول در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 5. اهمیت فرآیند MLOps
  • 6. اصول و چارچوب‌های MLOps
  • 7. فازهای چرخه عمر مدل یادگیری عمیق
  • 8. ارتباط بین توسعه مدل و استقرار
  • 9. مدیریت داده در چرخه عمر مدل
  • 10. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های اولیه
  • 11. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
  • 14. تقسیم داده‌ها (Data Splitting) برای آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 15. مدیریت و نگهداری داده‌های تولید (Production Data)
  • 16. مراحل توسعه و آموزش مدل
  • 17. انتخاب معماری مناسب برای مسئله
  • 18. آموزش مدل با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
  • 19. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 20. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 21. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب
  • 23. تست و اعتبارسنجی مدل
  • 24. مدیریت نسخه‌بندی مدل (Model Versioning)
  • 25. ذخیره‌سازی و سازماندهی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 26. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 27. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 28. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 29. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 30. تبدیل مدل به فرمت‌های سبک‌تر (مثلاً TensorFlow Lite, ONNX)
  • 31. تکنیک‌های استنتاج سریع (Fast Inference)
  • 32. انتخاب بستر (Platform) مناسب برای استقرار
  • 33. محیط‌های ابری (Cloud Environments - AWS, GCP, Azure)
  • 34. محیط‌های داخلی (On-Premises)
  • 35. دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 36. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 37. مقدمه‌ای بر Docker
  • 38. نوشتن Dockerfile برای برنامه‌های یادگیری عمیق
  • 39. ساخت و مدیریت Image های Docker
  • 40. استفاده از Docker Compose برای ارکستراسیون
  • 41. معماری‌های استقرار مدل
  • 42. استقرار مدل به عنوان API (RESTful API)
  • 43. استقرار مدل برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 44. استقرار مدل برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 45. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Deployment)
  • 46. استقرار مدل در محیط‌های Serverless
  • 47. پلتفرم‌های ارکستراسیون کانتینر
  • 48. معرفی Kubernetes
  • 49. اصول Kubernetes: Pods, Deployments, Services
  • 50. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Kubernetes
  • 51. مدیریت منابع (Resource Management) در Kubernetes
  • 52. مقیاس‌پذیری (Scalability) برنامه‌های مستقر شده
  • 53. عیب‌یابی (Troubleshooting) در Kubernetes
  • 54. فریم‌ورک‌های MLOps برای استقرار
  • 55. معرفی TensorFlow Extended (TFX)
  • 56. معرفی MLflow
  • 57. معرفی Kubeflow
  • 58. معرفی Seldon Core
  • 59. مقایسه و انتخاب فریم‌ورک MLOps مناسب
  • 60. پیاده‌سازی خطوط لوله (Pipelines) MLOps
  • 61. طراحی خط لوله استقرار مدل
  • 62. اتوماسیون فرآیند استقرار
  • 63. ممیزی و نظارت (Auditing and Monitoring) مدل در محیط عملیاتی
  • 64. متریک‌های کلیدی برای نظارت بر عملکرد مدل
  • 65. تشخیص رانش داده (Data Drift)
  • 66. تشخیص رانش مدل (Model Drift)
  • 67. تنظیم آلارم‌ها و هشدارها
  • 68. ابزارهای نظارتی (Monitoring Tools)
  • 69. بازگشت به نسخه قبلی (Rollback) در صورت بروز مشکل
  • 70. به‌روزرسانی مداوم مدل
  • 71. فرآیند آموزش مجدد (Retraining) مدل
  • 72. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل (Blue/Green Deployment, Canary Releases)
  • 73. مدیریت ریسک در استقرار مدل
  • 74. مسائل امنیتی در استقرار مدل
  • 75. حفاظت از داده‌های حساس
  • 76. امنیت API ها و دسترسی‌ها
  • 77. اعتبارسنجی و احراز هویت (Authentication & Authorization)
  • 78. ملاحظات حریم خصوصی (Privacy Considerations)
  • 79. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 80. مسئولیت‌پذیری (Accountability)
  • 81. شفافیت (Transparency)
  • 82. سوگیری (Bias) در مدل‌ها و تأثیر آن بر استقرار
  • 83. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های مستقر شده
  • 84. مستندسازی (Documentation) فرآیند استقرار
  • 85. استانداردهای مستندسازی
  • 86. اهمیت مستندسازی برای نگهداری و همکاری
  • 87. مطالعات موردی (Case Studies) استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 88. استقرار مدل‌های تشخیص تصویر در صنعت خرده‌فروشی
  • 89. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتری
  • 90. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در حوزه سلامت
  • 91. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری در صنعت مالی
  • 92. یادگیری تجربی از موفقیت‌ها و شکست‌های استقرار
  • 93. مباحث پیشرفته در استقرار مدل
  • 94. استقرار مدل‌های چند-مدلی (Multi-modal Models)
  • 95. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 96. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی و پایداری در استقرار
  • 97. فناوری‌های نوظهور در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 98. تکنیک‌های فدرال لرنینگ (Federated Learning) برای استقرار
  • 99. معرفی Edge AI و استقرار در دستگاه‌های محدود
  • 100. آینده استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

📚 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.