سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های محاسباتی ابری

کتاب کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های محاسباتی ابری

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 کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های محاسباتی ابری

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: MPC for Breakthrough Technologies

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های محاسباتی ابری
  • 2. مفاهیم پایهٔ مدل‌سازی پیش‌بین
  • 3. کاربرد مدل‌سازی در سیستم‌های ابری
  • 4. انواع مدل‌های پیش‌بین در محاسبات ابری
  • 5. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی منابع
  • 6. مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی بار
  • 7. یادگیری ماشین در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 8. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 9. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means)
  • 17. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 18. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 19. ارزیابی مدل‌های پیش‌بین
  • 20. معیارهای ارزیابی دقت (MSE, MAE)
  • 21. معیارهای ارزیابی دقت طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
  • 22. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 23. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 25. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 26. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 27. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 28. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 29. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 30. کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل‌های آماری
  • 31. مدل ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 32. مدل‌های نمایی برای پیش‌بینی
  • 33. مدل‌های پیش‌بین برای مدیریت توان ابری
  • 34. پیش‌بینی نیاز به توان محاسباتی
  • 35. پیش‌بینی نیاز به ذخیره‌سازی ابری
  • 36. پیش‌بینی نیاز به پهنای باند شبکه
  • 37. مدل‌سازی پیش‌بین برای بهینه‌سازی هزینه‌های ابری
  • 38. پیش‌بینی هزینه‌های مصرف منابع
  • 39. استراتژی‌های کاهش هزینه مبتنی بر پیش‌بینی
  • 40. کنترل پیش‌بین مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 41. کاربرد LSTM در پیش‌بینی بار پویا
  • 42. کاربرد CNN در تحلیل الگوهای مصرف
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بین برای تشخیص ناهنجاری
  • 44. تشخیص ناهنجاری در مصرف منابع
  • 45. تشخیص ناهنجاری در عملکرد سیستم
  • 46. مدل‌سازی پیش‌بین برای تخصیص منابع پویا
  • 47. تخصیص منابع بر اساس پیش‌بینی بار
  • 48. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-Scaling) مبتنی بر پیش‌بینی
  • 49. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی با کنترل پیش‌بین
  • 50. مدل‌سازی پیش‌بین برای پیش‌بینی خطاها و خرابی‌ها
  • 51. پیش‌بینی خرابی سخت‌افزاری
  • 52. پیش‌بینی خرابی نرم‌افزاری
  • 53. مدیریت ریسک با استفاده از مدل‌های پیش‌بین
  • 54. مدل‌سازی پیش‌بین برای امنیت ابری
  • 55. پیش‌بینی حملات سایبری
  • 56. تشخیص نفوذ مبتنی بر مدل‌های پیش‌بین
  • 57. مدل‌سازی پیش‌بین برای برنامه‌ریزی ظرفیت
  • 58. برنامه‌ریزی بلندمدت ظرفیت ابری
  • 59. مدل‌سازی پیش‌بین برای مدیریت کیفیت خدمات (QoS)
  • 60. پیش‌بینی تأخیر شبکه
  • 61. پیش‌بینی توان عملیاتی
  • 62. مدل‌سازی پیش‌بین برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 63. کاهش مصرف انرژی در مراکز داده ابری
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بین برای مدیریت داده‌ها
  • 65. پیش‌بینی حجم داده‌ها
  • 66. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 67. مدل‌سازی پیش‌بین برای توسعهٔ برنامه‌های کاربردی ابری
  • 68. بهبود تجربهٔ کاربری با پیش‌بینی
  • 69. قابلیت اطمینان برنامه‌ها با کنترل پیش‌بین
  • 70. مدل‌سازی پیش‌بین در معماری میکروسرویس
  • 71. پیش‌بینی بار برای هر میکروسرویس
  • 72. مقیاس‌پذیری مستقل میکروسرویس‌ها
  • 73. مدل‌سازی پیش‌بین در پلتفرم‌های بدون سرور (Serverless)
  • 74. پیش‌بینی رویدادها و فراخوانی توابع
  • 75. بهینه‌سازی زمان اجرا در محیط‌های Serverless
  • 76. مدل‌سازی پیش‌بین در محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 77. پیش‌بینی نیازهای محاسباتی در لبه
  • 78. بهینه‌سازی توزیع بار در لبه
  • 79. مدل‌سازی پیش‌بین برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 80. پیش‌بینی داده‌های سنسورها
  • 81. مدیریت منابع در دستگاه‌های IoT
  • 82. مدل‌سازی پیش‌بین در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 83. هماهنگی و همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 84. مدیریت منابع در خوشه‌های بزرگ
  • 85. مدل‌سازی پیش‌بین در رایانش ابری سبز
  • 86. کاهش اثرات زیست‌محیطی رایانش ابری
  • 87. بهینه‌سازی مصرف منابع برای پایداری
  • 88. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای مدل‌سازی پیش‌بین
  • 89. TensorFlow و Keras
  • 90. PyTorch
  • 91. Scikit-learn
  • 92. کتابخانه‌های تخصصی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 93. ابزارهای مانیتورینگ و جمع‌آوری داده در ابر
  • 94. پیاده‌سازی کنترل پیش‌بین در محیط‌های ابری واقعی
  • 95. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بین
  • 96. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها
  • 97. قابلیت اطمینان و دقت مدل‌ها در طول زمان
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 99. حکمرانی داده‌ها و شفافیت مدل‌ها
  • 100. آیندهٔ مدل‌سازی پیش‌بین در سیستم‌های ابری

📚 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.