سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در Kubeflow

کتاب ارزیابی مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در Kubeflow

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 ارزیابی مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در Kubeflow

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Kubeflow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 2. معرفی Kubeflow و معماری آن
  • 3. نصب و پیکربندی Kubeflow برای محیط‌های مقیاس‌پذیر
  • 4. مفاهیم پایه مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
  • 5. معیارهای کلیدی ارزیابی مقیاس‌پذیری در ML
  • 6. استفاده از منابع محاسباتی (CPU، GPU، RAM) در Kubeflow
  • 7. بهینه‌سازی استفاده از حافظه و پردازشگر
  • 8. مدیریت داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های مقیاس‌پذیر
  • 9. مفاهیم پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در Kubeflow
  • 10. طراحی پایپ‌لاین‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 11. ابزارهای Kubeflow برای مدیریت پایپ‌لاین: Kubeflow Pipelines
  • 12. آموزش مدل‌های توزیع‌شده با استفاده از TensorFlow و PyTorch در Kubeflow
  • 13. استفاده از Horovod برای آموزش توزیع‌شده
  • 14. تنظیم پارامترهای آموزش توزیع‌شده
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های مقیاس‌پذیر
  • 16. تکنیک‌های تنظیم خودکار پارامترها (Hyperparameter Tuning) در Kubeflow
  • 17. استفاده از Katib برای تنظیم پارامترها
  • 18. مقیاس‌پذیری در مرحله استنتاج (Inference)
  • 19. استقرار مدل‌های مقیاس‌پذیر با KFServing
  • 20. مدیریت ترافیک و تعادل بار در KFServing
  • 21. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استنتاج سریع و مقیاس‌پذیر
  • 22. استفاده از GPU برای استنتاج سریع
  • 23. مفاهیم کانتینرسازی (Containerization) و ارکستراسیون (Orchestration)
  • 24. Docker و Kubernetes در Kubeflow
  • 25. مدیریت منابع Kubernetes برای مقیاس‌پذیری
  • 26. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling) در Kubernetes
  • 27. استفاده از Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
  • 28. استفاده از Cluster Autoscaler
  • 29. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های مقیاس‌پذیر Kubeflow
  • 30. ابزارهای مانیتورینگ: Prometheus و Grafana
  • 31. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 32. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ
  • 33. استفاده از Object Storage (مانند MinIO)
  • 34. پایگاه‌های داده توزیع‌شده برای داده‌های ML
  • 35. امنیت در سیستم‌های مقیاس‌پذیر Kubeflow
  • 36. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 37. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 38. ارزیابی هزینه و بهینه‌سازی منابع برای کاهش هزینه‌ها
  • 39. استراتژی‌های صرفه‌جویی در هزینه‌های ابری
  • 40. برنامه‌ریزی ظرفیت برای سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 41. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای ML مقیاس‌پذیر
  • 42. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 43. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های مقیاس‌پذیر
  • 44. استفاده از Feature Stores
  • 45. مفاهیم MLOps و پیاده‌سازی آن در Kubeflow
  • 46. چرخه حیات کامل یک پروژه ML
  • 47. اتوماسیون وظایف در MLOps
  • 48. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 49. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در مقیاس
  • 50. استراتژی‌های استقرار مدل (Deployment Strategies)
  • 51. استقرار canary و blue-green
  • 52. بازگشت به عقب (Rollback) در استقرار مدل
  • 53. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 54. شناسایی و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 55. شناسایی و مدیریت انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 56. تکنیک‌های بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
  • 57. برنامه‌ریزی برای بازآموزی خودکار
  • 58. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
  • 59. استفاده از Kubeflow برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) مقیاس‌پذیر
  • 60. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 61. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL در Kubeflow
  • 62. استفاده از Kubeflow برای پردازش زبان طبیعی (NLP) مقیاس‌پذیر
  • 63. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مقیاس‌پذیری آن‌ها
  • 64. آموزش و استقرار LLMs در Kubeflow
  • 65. استفاده از Kubeflow برای بینایی ماشین (Computer Vision) مقیاس‌پذیر
  • 66. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر و تقسیم‌بندی در مقیاس
  • 67. استفاده از Kubeflow برای یادگیری عمیق (Deep Learning) مقیاس‌پذیر
  • 68. معماری‌های عمیق و نیاز به منابع محاسباتی
  • 69. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای مقیاس‌پذیری
  • 70. مفاهیم یادگیری فدرال (Federated Learning) و مقیاس‌پذیری آن
  • 71. پیاده‌سازی یادگیری فدرال در Kubeflow
  • 72. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 73. تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی سیستم‌های Kubeflow
  • 74. روش‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) در محیط‌های توزیع‌شده
  • 75. تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 76. استفاده از ابزارهای تحلیل شبکه
  • 77. بهینه‌سازی ارتباطات بین نودها
  • 78. مدیریت و مانیتورینگ زیرساخت‌های ابری
  • 79. استفاده از خدمات ابری مدیریت‌شده برای Kubeflow
  • 80. ارتباط Kubeflow با سایر ابزارهای MLOps
  • 81. ادغام با ابزارهای CI/CD
  • 82. استفاده از Kubeflow در سناریوهای صنعت
  • 83. کاربرد در صنعت مالی (Financial Services)
  • 84. کاربرد در صنعت بهداشت و درمان (Healthcare)
  • 85. کاربرد در صنعت خرده‌فروشی (Retail)
  • 86. کاربرد در صنعت تولید (Manufacturing)
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی Kubeflow در سازمان‌های بزرگ
  • 88. مدیریت تغییر و پذیرش سازمانی
  • 89. آموزش تیم‌ها و ایجاد تخصص
  • 90. برنامه‌ریزی برای آینده مقیاس‌پذیری در ML
  • 91. روندهای نوظهور در ML مقیاس‌پذیر
  • 92. مطالعات موردی (Case Studies) از پیاده‌سازی موفق Kubeflow
  • 93. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 94. پیش‌بینی نیازهای آتی منابع محاسباتی
  • 95. استراتژی‌های بلندمدت برای مقیاس‌پذیری ML
  • 96. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس در ML
  • 97. طراحی سیستم‌های ML به صورت میکروسرویس
  • 98. مزایا و معایب معماری میکروسرویس
  • 99. مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های میکروسرویس ML
  • 100. استفاده از Kubeflow برای یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)

📚 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.