, ,

کتاب استفاده از Dockerfile: سفارشی‌سازی محیط‌های اجرای یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از Dockerfile: سفارشی‌سازی محیط‌های اجرای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کانتینرسازی (Docker)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا Dockerfile؟
  • 2. اولین گام: نصب Docker
  • 3. شناخت ساختار Dockerfile
  • 4. دستور FROM: پایه‌های ایمیج شما
  • 5. دستور RUN: اجرای دستورات در حین ساخت
  • 6. دستور COPY: انتقال فایل‌ها به داخل ایمیج
  • 7. دستور ADD: گزینه‌های پیشرفته‌تر برای کپی
  • 8. دستور WORKDIR: تنظیم دایرکتوری کاری
  • 9. دستور EXPOSE: اعلام درگاه‌های شبکه
  • 10. دستور ENV: تنظیم متغیرهای محیطی
  • 11. دستور ARG: متغیرهای زمان ساخت
  • 12. دستور CMD: دستور پیش‌فرض برای اجرای کانتینر
  • 13. دستور ENTRYPOINT: تعیین نقطه ورود کانتینر
  • 14. تفاوت CMD و ENTRYPOINT
  • 15. دستور VOLUME: مدیریت داده‌های دائمی
  • 16. دستور USER: اجرای کانتینر با کاربر خاص
  • 17. دستور HEALTHCHECK: بررسی سلامت کانتینر
  • 18. دستور SHELL: تغییر پوسته پیش‌فرض
  • 19. دستور STOPSIGNAL: سیگنال توقف کانتینر
  • 20. دستور LABEL: افزودن فراداده به ایمیج
  • 21. دستور MAINTAINER (منسوخ شده): اطلاعات نگهداری
  • 22. ساخت اولین Dockerfile برای پایتون
  • 23. نصب کتابخانه‌های پایتون با pip
  • 24. استفاده از requirements.txt
  • 25. بهینه‌سازی لایه‌ها در Dockerfile
  • 26. کش کردن لایه‌ها
  • 27. استفاده از Multi-stage Builds
  • 28. مزایای Multi-stage Builds
  • 29. مثال: ساخت برنامه وب ساده با Flask
  • 30. Dockerfile برای TensorFlow
  • 31. نصب CUDA و cuDNN در Docker
  • 32. آموزش استفاده از GPU با TensorFlow و Docker
  • 33. Dockerfile برای PyTorch
  • 34. نصب کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy, SciPy)
  • 35. Docker برای Jupyter Notebook
  • 36. تنظیمات امنیتی در Dockerfile
  • 37. استفاده از .dockerignore
  • 38. مدیریت وابستگی‌ها
  • 39. انتقال مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. تنظیمات شبکه برای دسترسی به سرویس‌ها
  • 41. ساخت ایمیج‌های سبک
  • 42. استفاده از Alpine Linux
  • 43. بهینه‌سازی دستور RUN
  • 44. دستورات زنجیره‌ای در RUN
  • 45. اجرای چندین دستور در یک RUN
  • 46. نکات امنیتی در هنگام اجرای دستورات
  • 47. اجتناب از اجرای دستورات با دسترسی root
  • 48. استفاده از بهترین روش‌ها
  • 49. خطاهای رایج در Dockerfile
  • 50. اشکال‌زدایی Dockerfile
  • 51. بررسی تاریخچه ساخت ایمیج
  • 52. استفاده از docker history
  • 53. بازرسی محتویات ایمیج
  • 54. دستور docker inspect
  • 55. نمونه‌سازی عملی: داکرایز کردن یک مدل scikit-learn
  • 56. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل
  • 57. ساخت API برای مدل با Flask یا FastAPI
  • 58. Dockerfile برای FastAPI
  • 59. Dockerfile برای Gunicorn
  • 60. تنظیمات Gunicorn در Docker
  • 61. اجرای برنامه با Gunicorn و Docker
  • 62. نمونه‌سازی عملی: داکرایز کردن یک مدل TensorFlow Serving
  • 63. تنظیمات TensorFlow Serving
  • 64. Dockerfile برای TensorFlow Serving
  • 65. اجرای TensorFlow Serving با Docker
  • 66. استفاده از Docker Compose
  • 67. مقدمه Docker Compose
  • 68. ساختار فایل docker-compose.yml
  • 69. تعریف سرویس‌ها در Docker Compose
  • 70. اتصال سرویس‌ها به یکدیگر
  • 71. مدیریت دیتابیس‌ها با Docker Compose
  • 72. مثال: Docker Compose برای برنامه یادگیری ماشین با دیتابیس
  • 73. ساخت و اجرای سرویس‌ها با Docker Compose
  • 74. استفاده از شبکه‌های سفارشی در Docker Compose
  • 75. مدیریت Volume ها در Docker Compose
  • 76. تنظیمات Environment Variables در Docker Compose
  • 77. استفاده از .env فایل
  • 78. امنیت در Docker Compose
  • 79. استقرار برنامه‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 80. مقدمه‌ای بر استقرار در AWS, GCP, Azure
  • 81. استفاده از ECR, GCR, ACR
  • 82. Dockerfile برای استقرار در AWS SageMaker
  • 83. Dockerfile برای استقرار در Google AI Platform
  • 84. Dockerfile برای استقرار در Azure Machine Learning
  • 85. نکات پیشرفته در Dockerfile
  • 86. استفاده از BuildKit
  • 87. قابلیت‌های جدید BuildKit
  • 88. بهینه‌سازی ساخت با BuildKit
  • 89. دستوراتی برای تست در Dockerfile
  • 90. استفاده از HEALTHCHECK به طور موثر
  • 91. مستندسازی Dockerfile
  • 92. نوشتن README برای ایمیج‌ها
  • 93. کنترل نسخه Dockerfile
  • 94. مدیریت ایمیج‌های قدیمی
  • 95. حذف ایمیج‌های استفاده نشده
  • 96. پاکسازی Docker
  • 97. استفاده از Docker Swarm (اشاره کوتاه)
  • 98. مفهوم Orchestration
  • 99. ابزارهای Orchestration
  • 100. جمع‌بندی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب استفاده از Dockerfile: سفارشی‌سازی محیط‌های اجرای یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا