کتاب اصول معماری داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
, ,

کتاب اصول معماری داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026537 دسته: , ,

📚 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 اصول معماری داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مفاهیم پایه معماری داده برای هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت معماری داده در سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 3. چرخه حیات داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 4. انواع داده در سیستم‌های هوش مصنوعی (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)
  • 5. منابع داده برای هوش مصنوعی (حسگرها، پایگاه‌های داده، وب، فایل‌ها)
  • 6. مخازن داده (Data Repositories) و انبار داده (Data Warehousing)
  • 7. دریاچه‌های داده (Data Lakes) و مزایای آن
  • 8. ترکیب دریاچه داده و انبار داده (Lakehouse)
  • 9. مفاهیم کلیدی مقیاس‌پذیری در معماری داده
  • 10. الگوهای معماری داده برای هوش مصنوعی
  • 11. معماری داده میکروسرویس
  • 12. معماری داده رویداد محور (Event-Driven Architecture)
  • 13. معماری داده مبتنی بر جریان (Stream-Driven Architecture)
  • 14. معماری داده منطقه‌ای (Domain-Driven Architecture)
  • 15. معماری داده لایه‌ای (Layered Architecture)
  • 16. اصول طراحی داده برای هوش مصنوعی
  • 17. مدل‌سازی داده (Data Modeling)
  • 18. مدل‌سازی مفهومی، منطقی و فیزیکی داده
  • 19. طراحی اسکیمای داده (Schema Design)
  • 20. یکپارچه‌سازی داده (Data Integration)
  • 21. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 22. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)
  • 23. تکنیک‌های ادغام داده (Data Merging)
  • 24. پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 25. اعتبارسنجی داده (Data Validation)
  • 26. تحول داده (Data Transformation)
  • 27. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 28. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 29. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 30. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 31. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 32. استانداردسازی داده (Data Standardization)
  • 33. تطابق داده (Data Harmonization)
  • 34. قوانین کیفیت داده (Data Quality Rules)
  • 35. پایش کیفیت داده (Data Quality Monitoring)
  • 36. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 37. تعریف سیاست‌ها و رویه‌های داده
  • 38. نقش‌ها و مسئولیت‌ها در حاکمیت داده
  • 39. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 40. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 41. مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
  • 42. ذخیره‌سازی داده (Data Storage)
  • 43. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases)
  • 44. پایگاه‌های داده NoSQL (NoSQL Databases)
  • 45. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
  • 46. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
  • 47. ذخیره‌سازی ابری (Cloud Storage)
  • 48. ذخیره‌سازی اشیاء (Object Storage)
  • 49. ذخیره‌سازی فایل (File Storage)
  • 50. سیستم‌های فایل توزیع شده (Distributed File Systems)
  • 51. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data Management)
  • 52. اکوسیستم Hadoop
  • 53. Apache Spark
  • 54. Apache Kafka
  • 55. Apache Flink
  • 56. ابزارهای مدیریت داده در مقیاس بزرگ
  • 57. پایگاه‌های داده توزیع شده (Distributed Databases)
  • 58. پردازش داده (Data Processing)
  • 59. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 60. پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 61. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 62. پردازش نزدیک به داده (Near-Data Processing)
  • 63. محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)
  • 64. معماری‌های پردازش موازی (Parallel Processing Architectures)
  • 65. پلتفرم‌های پردازش داده (Data Processing Platforms)
  • 66. امنیت داده (Data Security)
  • 67. رمزنگاری داده (Data Encryption)
  • 68. کنترل دسترسی (Access Control)
  • 69. مدیریت هویت و دسترسی (Identity and Access Management – IAM)
  • 70. حفاظت از حریم خصوصی داده (Data Privacy Protection)
  • 71. مقررات حفاظت از داده (مانند GDPR، CCPA)
  • 72. ناشناس‌سازی داده (Data Anonymization)
  • 73. شبه‌ناشناس‌سازی داده (Data Pseudonymization)
  • 74. مدیریت ریسک داده (Data Risk Management)
  • 75. موازنه بین دسترسی و امنیت داده
  • 76. ملاحظات مقیاس‌پذیری در ذخیره‌سازی
  • 77. موازنه بین مقیاس‌پذیری و هزینه ذخیره‌سازی
  • 78. استراتژی‌های بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
  • 79. پشتیبان‌گیری از داده (Data Backup)
  • 80. بازیابی داده (Data Recovery)
  • 81. موازنه بین سرعت و هزینه پردازش
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد پردازش داده
  • 83. انتخاب ابزار مناسب پردازش برای وظایف مختلف
  • 84. مدیریت داده‌های متغیر (Handling Evolving Data)
  • 85. انعطاف‌پذیری اسکیمای داده
  • 86. تکامل اسکیمای داده (Schema Evolution)
  • 87. مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning)
  • 88. معماری داده برای یادگیری ماشین (ML)
  • 89. معماری داده برای یادگیری عمیق (DL)
  • 90. معماری داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 91. معماری داده برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 92. معماری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 93. معماری داده برای داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 94. معماری داده برای داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 95. معماری داده برای داده‌های گراف (Graph Data)
  • 96. معماری داده برای داده‌های صوتی و تصویری
  • 97. مدیریت داده‌های برچسب‌گذاری شده (Labeled Data Management)
  • 98. آموزش مدل‌های مقیاس‌پذیر
  • 99. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 100. نظارت بر مدل (Model Monitoring)

📚 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 اصول معماری داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا