, ,

کتاب GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

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 GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌هاب اکشنز (GitHub Actions)

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب GitHub Actions برای Machine Learning Pipelines”

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

پیمایش به بالا