سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی معماری کلان داده برای پلتفرم‌های کنترل پیش‌بین مدل

کتاب طراحی معماری کلان داده برای پلتفرم‌های کنترل پیش‌بین مدل

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی معماری کلان داده برای پلتفرم‌های کنترل پیش‌بین مدل

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: MPC برای سیستم‌های کنترل با استفاده از کلان داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر کلان داده و کنترل پیش‌بین
  • 2. فصل دوم: اصول طراحی معماری کلان داده
  • 3. فصل سوم: انتخاب ابزارها و فناوری‌های کلان داده
  • 4. فصل چهارم: معماری‌های مبتنی بر جریان داده
  • 5. فصل پنجم: معماری‌های مبتنی بر دسته‌بندی داده
  • 6. فصل ششم: مدل‌سازی داده در پلتفرم‌های کلان داده
  • 7. فصل هفتم: مهندسی ویژگی برای مدل‌های کنترل پیش‌بین
  • 8. فصل هشتم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای کنترل پیش‌بین
  • 9. فصل نهم: یادگیری عمیق در کنترل پیش‌بین
  • 10. فصل دهم: معماری مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 11. فصل یازدهم: استقرار مدل‌های کنترل پیش‌بین
  • 12. فصل دوازدهم: نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 13. فصل سیزدهم: امنیت در پلتفرم‌های کلان داده
  • 14. فصل چهاردهم: حریم خصوصی داده‌ها
  • 15. فصل پانزدهم: مدیریت چرخه عمر مدل
  • 16. فصل شانزدهم: مقیاس‌پذیری و تحمل خطا
  • 17. فصل هفدهم: ابزارهای پردازش داده‌های جریانی
  • 18. فصل هجدهم: پایگاه‌های داده NoSQL برای کلان داده
  • 19. فصل نوزدهم: پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 20. فصل بیستم: زبان‌های پرس‌وجو برای کلان داده
  • 21. فصل بیست و یکم: مدیریت فراداده
  • 22. فصل بیست و دوم: کیفیت داده‌ها
  • 23. فصل بیست و سوم: انبارش داده و دریاچه داده
  • 24. فصل بیست و چهارم: ابزارهای ETL/ELT
  • 25. فصل بیست و پنجم: مبانی آمار و احتمال
  • 26. فصل بیست و ششم: مفاهیم سری‌های زمانی
  • 27. فصل بیست و هفتم: تحلیل رگرسیون
  • 28. فصل بیست و هشتم: تحلیل طبقه‌بندی
  • 29. فصل بیست و نهم: خوشه‌بندی
  • 30. فصل سیم: تشخیص ناهنجاری
  • 31. فصل سی و یکم: مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 32. فصل سی و دومم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. فصل سی و سوم: حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 34. فصل سی و چهارم: واحدهای بازگشتی بسته (GRU)
  • 35. فصل سی و پنجم: ترانسفورمرها در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 36. فصل سی و ششم: مدل‌های پیش‌بین ترجیحات
  • 37. فصل سی و هفتم: مدل‌های پیش‌بین رفتار
  • 38. فصل سی و هشتم: مدل‌های پیش‌بین تقاضا
  • 39. فصل سی و نهم: مدل‌های پیش‌بین خطا
  • 40. فصل چهلم: مدل‌های پیش‌بین خرابی
  • 41. فصل چهل و یکم: بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 42. فصل چهل و دوم: انتخاب بهترین مدل
  • 43. فصل چهل و سوم: ارزیابی عملکرد مدل
  • 44. فصل چهل و چهارم: اعتبارسنجی متقابل
  • 45. فصل چهل و پنجم: توزیع نرمال و مفاهیم آن
  • 46. فصل چهل و ششم: توزیع پواسون
  • 47. فصل چهل و هفتم: توزیع نمایی
  • 48. فصل چهل و هشتم: آزمون فرض آماری
  • 49. فصل چهل و نهم: تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 50. فصل پنجاهم: تحلیل عاملی
  • 51. فصل پنجاه و یکم: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 52. فصل پنجاه و دوم: تحلیل ممیزی (LDA)
  • 53. فصل پنجاه و سوم: یادگیری تقویتی
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: تابع ارزش و تابع سیاست
  • 56. فصل پنجاه و ششم: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: الگوریتم‌های SARSA
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: Actor-Critic Methods
  • 59. فصل پنجاه و نهم: یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 60. فصل شصتم: معماری‌های DRL برای کنترل
  • 61. فصل شصت و یکم: بهینه‌سازی زمان واقعی
  • 62. فصل شصت و دوم: کنترل تطبیقی
  • 63. فصل شصت و سوم: کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 64. فصل شصت و چهارم: مبانی MPC
  • 65. فصل شصت و پنجم: مدل دینامیکی سیستم
  • 66. فصل شصت و ششم: پیش‌بینی حالت آینده
  • 67. فصل شصت و هفتم: بهینه‌سازی بر روی افق پیش‌بینی
  • 68. فصل شصت و هشتم: کاربرد MPC در سیستم‌های پویا
  • 69. فصل شصت و نهم: چالش‌های MPC
  • 70. فصل هفتادم: ادغام MPC با کلان داده
  • 71. فصل هفتاد و یکم: معماری‌های هیبریدی
  • 72. فصل هفتاد و دوم: پلتفرم‌های ابری برای کلان داده
  • 73. فصل هفتاد و سوم: خدمات پردازش کلان داده ابری
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: خدمات یادگیری ماشین ابری
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: اینترنت اشیا (IoT) و کلان داده
  • 76. فصل هفتاد و ششم: معماری‌های IoT برای جمع‌آوری داده
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: پردازش داده‌های IoT
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: کنترل در سیستم‌های IoT
  • 79. فصل هفتاد و نهم: کاربردهای صنعتی کلان داده
  • 80. فصل هشتادم: کاربردهای مالی کلان داده
  • 81. فصل هشتاد و یکم: کاربردهای بهداشتی کلان داده
  • 82. فصل هشتاد و دوم: کاربردهای حمل و نقل کلان داده
  • 83. فصل هشتاد و سوم: تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: گراف‌های دانش
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 86. فصل هشتاد و ششم: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: ارکستراسیون کانتینر
  • 89. فصل هشتاد و نهم: DevOps و MLOps
  • 90. فصل نودم: خودکارسازی استقرار و نظارت
  • 91. فصل نود و یکم: حکمرانی داده‌ها
  • 92. فصل نود و دوم: اخلاق در کلان داده
  • 93. فصل نود و سوم: سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 94. فصل نود و چهارم: تفسیرپذیری مدل
  • 95. فصل نود و پنجم: توضیح‌پذیری مدل (XAI)
  • 96. فصل نود و ششم: آینده کلان داده در کنترل پیش‌بین
  • 97. فصل نود و هفتم: روندهای نوظهور
  • 98. فصل نود و هشتم: بهترین شیوه‌ها
  • 99. فصل نود و نهم: مطالعات موردی پیشرفته
  • 100. فصل صدم: نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.