سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

کتاب GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

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 GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌هاب اکشنز (GitHub Actions)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با GitHub Actions
  • 3. مفاهیم پایه‌ای پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 4. کاربرد GitHub Actions در پروژه‌های ML
  • 5. راه‌اندازی محیط توسعه برای ML با GitHub Actions
  • 6. مدیریت وابستگی‌ها در پایپ‌لاین‌های ML
  • 7. نوشتن اولین Workflow برای ML
  • 8. اتوماسیون آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. پایپ‌لاین‌های ارزیابی مدل
  • 10. انتشار خودکار مدل‌های آموزش‌دیده
  • 11. استفاده از Secrets و Variables در GitHub Actions
  • 12. مدیریت داده‌ها در پایپ‌لاین‌های ML
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها با Actions
  • 14. توسعه Features با Actions
  • 15. آموزش مدل‌های پایه (مانند رگرسیون خطی)
  • 16. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
  • 17. استفاده از کتابخانه‌های محبوب ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 19. ارزیابی عملکرد مدل (Metrics)
  • 20. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 21. استفاده از Docker برای محیط‌های قابل تکرار
  • 22. ساخت Docker Images برای پایپ‌لاین‌های ML
  • 23. اجرای کانتینرها با GitHub Actions
  • 24. استقرار مدل‌ها بر روی پلتفرم‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
  • 25. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 26. تست واحد (Unit Testing) برای کد ML
  • 27. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای پایپ‌لاین‌ها
  • 28. مانیتورینگ پایپ‌لاین‌های ML
  • 29. لاگ‌برداری (Logging) در GitHub Actions
  • 30. مدیریت خطاها و بازگشت به حالت قبل (Rollback)
  • 31. اتوماسیون کارهای تکراری در ML
  • 32. استفاده از GitHub Packages برای مدیریت کتابخانه‌ها
  • 33. پایپ‌لاین‌های بازبینی کد (Code Review)
  • 34. استفاده از Linting و Formatting خودکار
  • 35. اتوماسیون مستندسازی پروژه
  • 36. مدیریت پروژه‌های بزرگ ML
  • 37. پایپ‌لاین‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. پایپ‌لاین‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 39. پایپ‌لاین‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. استفاده از ابزارهای MLOps
  • 41. تنظیمات پیشرفته GitHub Actions
  • 42. استفاده از Matrix Builds
  • 43. استفاده از Workflows تو در تو (Nested Workflows)
  • 44. مدیریت رویدادهای مختلف (Triggers)
  • 45. استفاده از Caching برای سرعت بخشیدن به Workflowها
  • 46. بهینه‌سازی زمان اجرای Workflowها
  • 47. امنیت در GitHub Actions
  • 48. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 49. پایپ‌لاین‌های خودکار برای جمع‌آوری داده
  • 50. اتوماسیون برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
  • 51. استفاده از ابزارهای خودکار برای تشخیص داده‌های پرت
  • 52. پایپ‌لاین‌های تولید داده مصنوعی
  • 53. ارتباط با APIها و سرویس‌های خارجی
  • 54. مدیریت تنظیمات محیطی (Environment Configuration)
  • 55. استفاده از GitHub Actions برای پروژه‌های متن‌باز
  • 56. همکاری تیمی در پایپ‌لاین‌های ML
  • 57. مدیریت تعارضات (Conflict Management)
  • 58. اتوماسیون فرآیند آموزش مداوم (Continuous Training)
  • 59. پایپ‌لاین‌های انتشار مدل‌های به روز شده
  • 60. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در ML (چارچوب رسمی)
  • 61. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پایپ‌لاین‌ها
  • 62. شفافیت در فرآیندهای ML
  • 63. پایپ‌لاین‌های ارزیابی مدل در برابر سوگیری (Bias)
  • 64. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 65. اتوماسیون گزارش‌دهی نتایج مدل
  • 66. استفاده از ابزارهای تجسم داده (Data Visualization)
  • 67. پایپ‌لاین‌های خودکار برای A/B Testing مدل‌ها
  • 68. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 69. پایپ‌لاین‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 70. مدیریت منابع محاسباتی
  • 71. استفاده از GitHub Actions برای تسریع تحقیقات ML
  • 72. پایپ‌لاین‌های مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 73. تنظیمات سفارشی برای LLMs
  • 74. ارزیابی LLMs با Actions
  • 75. انتشار LLMs با Actions
  • 76. پایپ‌لاین‌های مرتبط با مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 77. تولید محتوا با Actions
  • 78. مدیریت ریسک در پایپ‌لاین‌های ML
  • 79. پایپ‌لاین‌های خودکار برای امنیت مدل
  • 80. استفاده از ابزارهای تحلیل کد ایستا
  • 81. مدیریت وابستگی‌های امنیتی
  • 82. پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازبینی امنیتی
  • 83. استفاده از GitHub Advanced Security
  • 84. پایپ‌لاین‌های مرتبط با داده‌های سری زمانی
  • 85. پایپ‌لاین‌های مرتبط با پردازش گراف (Graph Processing)
  • 86. مدیریت پایپ‌لاین‌ها در مقیاس بزرگ
  • 87. معماری پایپ‌لاین‌های ML
  • 88. بهترین شیوه‌ها در اتوماسیون ML
  • 89. یادگیری مستمر از پایپ‌لاین‌ها
  • 90. پایپ‌لاین‌های خودکار برای شناسایی ناهنجاری
  • 91. استفاده از ابزارهای Orchestration
  • 92. مقایسه ابزارهای اتوماسیون ML
  • 93. آینده اتوماسیون در یادگیری ماشین
  • 94. پایپ‌لاین‌های مرتبط با هوش مصنوعی مسئولانه
  • 95. ملاحظات شرعی در استفاده از AI (چارچوب رسمی)
  • 96. تدوین سیاست‌های استفاده از AI
  • 97. پایپ‌لاین‌های خودکار برای اطمینان از انطباق
  • 98. مدیریت تغییرات در پایپ‌لاین‌های ML
  • 99. پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازخورد کاربران
  • 100. استفاده از Actions برای پروژه‌های کوچک و متوسط

📚 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.