سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار و مدیریت گردش کار هوش مصنوعی با Kubeflow بر روی Kubernetes

کتاب استقرار و مدیریت گردش کار هوش مصنوعی با Kubeflow بر روی Kubernetes

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 استقرار و مدیریت گردش کار هوش مصنوعی با Kubeflow بر روی Kubernetes

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. پیش پردازش داده ها
  • 5. مهندسی ویژگی
  • 6. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 7. مقدمه ای بر Kubernetes
  • 8. مفاهیم کلیدی Kubernetes
  • 9. معماری Kubernetes
  • 10. استقرار برنامه ها در Kubernetes
  • 11. مدیریت منابع در Kubernetes
  • 12. شبکه در Kubernetes
  • 13. ذخیره سازی در Kubernetes
  • 14. مقدمه ای بر Kubeflow
  • 15. اهداف و معماری Kubeflow
  • 16. نصب و پیکربندی Kubeflow
  • 17. ایجاد گردش کارهای یادگیری ماشین با Kubeflow Pipelines
  • 18. مبانی Kubeflow Pipelines
  • 19. کامپوننت های Kubeflow Pipelines
  • 20. نوشتن و اجرای یک Pipeline ساده
  • 21. ذخیره سازی و مدیریت Artifacts در Pipelines
  • 22. استفاده از Custom Components در Pipelines
  • 23. مدیریت داده ها در Kubeflow
  • 24. ذخیره سازی داده ها برای پروژه های ML
  • 25. دسترسی به داده ها در Kubeflow
  • 26. یکپارچه سازی با سیستم های ذخیره سازی خارجی
  • 27. آموزش مدل ها با Kubeflow
  • 28. استفاده از TensorFlow با Kubeflow
  • 29. استفاده از PyTorch با Kubeflow
  • 30. مدیریت آموزش های توزیع شده
  • 31. ردیابی و نظارت بر آموزش ها
  • 32. استقرار مدل ها با Kubeflow
  • 33. بسته بندی مدل ها
  • 34. استقرار مدل ها به عنوان سرویس
  • 35. مدیریت نسخه مدل
  • 36. نظارت بر مدل های مستقر شده
  • 37. تنظیم ابرپارامترها با Kubeflow Katib
  • 38. مبانی تنظیم ابرپارامترها
  • 39. استفاده از Katib برای جستجوی شبکه عصبی
  • 40. استفاده از Katib برای جستجوی تصادفی
  • 41. استفاده از Katib برای جستجوی بیزی
  • 42. بهینه سازی مدل ها با Hyperparameter Tuning
  • 43. مدیریت Notebooks در Kubeflow
  • 44. استفاده از Jupyter Notebooks در Kubeflow
  • 45. مدیریت محیط های توسعه
  • 46. اشتراک گذاری Notebooks
  • 47. امنیت در Kubeflow
  • 48. احراز هویت و مجوزها
  • 49. مدیریت دسترسی
  • 50. امنیت داده ها
  • 51. امنیت زیرساخت
  • 52. مقیاس پذیری در Kubeflow
  • 53. مقیاس بندی خودکار
  • 54. مدیریت منابع در مقیاس بزرگ
  • 55. بهینه سازی عملکرد
  • 56. کارایی و بهره وری در گردش کار
  • 57. نظارت و لاگینگ در Kubeflow
  • 58. ابزارهای نظارتی
  • 59. جمع آوری و تحلیل لاگ ها
  • 60. شناسایی و رفع مشکلات
  • 61. مدیریت خطاها و استثناها
  • 62. اتوماسیون در Kubeflow
  • 63. اتوماسیون استقرار
  • 64. اتوماسیون آموزش
  • 65. اتوماسیون استقرار مدل
  • 66. اتوماسیون نظارت
  • 67. بهترین شیوه ها در Kubeflow
  • 68. طراحی گردش کار موثر
  • 69. مدیریت وابستگی ها
  • 70. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 71. مستندسازی گردش کار
  • 72. مقدمه ای بر MLOps
  • 73. اصول MLOps
  • 74. چرخه عمر یک پروژه ML
  • 75. پیاده سازی MLOps با Kubeflow
  • 76. انطباق با استانداردهای MLOps
  • 77. امنیت در MLOps
  • 78. حریم خصوصی داده ها در MLOps
  • 79. مدیریت ریسک در MLOps
  • 80. پایایی و قابلیت اطمینان در MLOps
  • 81. تست و اعتبارسنجی مدل ها
  • 82. استراتژی های تست
  • 83. تست یکپارچگی
  • 84. تست پذیرش
  • 85. تست عملکرد
  • 86. مانیتورینگ مستمر
  • 87. شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 88. ابزارهای مانیتورینگ
  • 89. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 90. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 91. بازآموزی مدل ها
  • 92. استراتژی های بازآموزی
  • 93. زمان بندی بازآموزی
  • 94. اتوماسیون بازآموزی
  • 95. مدیریت دانش و همکاری
  • 96. پلتفرم های همکاری
  • 97. اشتراک گذاری نتایج
  • 98. مستندسازی پروژه
  • 99. یادگیری مداوم
  • 100. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس ها

📚 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.