سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تست فنی خودکار برای MLOps

کتاب تست فنی خودکار برای MLOps

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 تست فنی خودکار برای MLOps

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر MLOps و اهمیت آن در چرخه حیات مدل
  • 2. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و استقرار آن
  • 3. اصول و معماری سیستم‌های MLOps
  • 4. مدیریت داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 7. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 8. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 9. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل مختلف
  • 10. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای استاندارد
  • 12. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 13. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 14. متریک‌های ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 15. هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 16. جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
  • 17. روش‌های بیزی برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 18. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. انواع استقرار مدل (Batch, Real-time)
  • 20. استقرار مدل به عنوان سرویس REST API
  • 21. مفاهیم کانتینرسازی (Docker)
  • 22. ساخت ایمیج Docker برای مدل یادگیری ماشین
  • 23. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
  • 24. پایپ‌لاین‌های MLOps
  • 25. طراحی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 26. اتوماسیون ساخت، تست و استقرار مدل
  • 27. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 28. مانیتورینگ داده‌های ورودی و خروجی مدل
  • 29. مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
  • 30. مانیتورینگ انحراف مدل (Model Drift)
  • 31. بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 32. استراتژی‌های بازآموزی مدل
  • 33. اتوماسیون فرآیند بازآموزی
  • 34. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 35. نسخه‌بندی و ردیابی مدل‌ها
  • 36. آرشیو کردن و حذف مدل‌های قدیمی
  • 37. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 38. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 39. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
  • 40. مستندسازی کد و فرآیندها
  • 41. ابزارهای MLOps
  • 42. معرفی ابزارهای متن‌باز MLOps (Kubeflow, MLflow)
  • 43. معرفی ابزارهای ابری MLOps (AWS SageMaker, Azure ML, GCP AI Platform)
  • 44. انتخاب ابزار مناسب برای پروژه‌های MLOps
  • 45. امنیت در سیستم‌های MLOps
  • 46. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 47. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 48. اصول اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 49. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 50. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 51. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار مدل
  • 52. مطالعات موردی MLOps
  • 53. مثال عملی از پیاده‌سازی پایپ‌لاین MLOps
  • 54. چالش‌ها و راهکارها در پروژه‌های MLOps
  • 55. آینده MLOps و روندهای نوظهور
  • 56. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)
  • 57. MLOps برای مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 58. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 59. MLOps در حوزه سلامت
  • 60. MLOps در حوزه مالی
  • 61. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
  • 62. مقدمه‌ای بر معماری میکرو‌سرویس‌ها
  • 63. طراحی و پیاده‌سازی میکرو‌سرویس‌ها
  • 64. ارتباط بین میکرو‌سرویس‌ها
  • 65. مدیریت پیکربندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 66. ثبت وقایع (Logging) و ردیابی (Tracing) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 67. مدیریت خطا و انعطاف‌پذیری (Resilience)
  • 68. مقدمه‌ای بر DevOps و ارتباط آن با MLOps
  • 69. اصول CI/CD در DevOps
  • 70. تفاوت‌ها و شباهت‌های DevOps و MLOps
  • 71. ابزارهای CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions)
  • 72. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای کد و مدل
  • 73. اتوماسیون استقرار در محیط‌های مختلف (Dev, Staging, Prod)
  • 74. زیرساخت ابری برای MLOps
  • 75. مفاهیم IaaS, PaaS, SaaS
  • 76. استفاده از سرویس‌های ابری برای ذخیره‌سازی، محاسبات و استقرار
  • 77. شبکه‌بندی در محیط‌های ابری
  • 78. مقدمه‌ای بر معماری داده (Data Architecture)
  • 79. انواع پایگاه‌های داده (رابطه‌ای، NoSQL)
  • 80. انبارهای داده (Data Warehouses) و دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 81. جریان داده (Data Streaming) و پردازش آن
  • 82. معرفی مفهوم DataOps
  • 83. پیاده‌سازی اصول DataOps در MLOps
  • 84. مدیریت کیفیت داده در DataOps
  • 85. اتوماسیون فرآیندهای داده
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در MLOps
  • 88. استقرار و نظارت بر مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 89. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 90. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی عمیق
  • 91. استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های عمیق
  • 92. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 93. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 94. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 95. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 96. تکنیک‌های استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 97. مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 98. کاربرد یادگیری انتقالی در MLOps
  • 99. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 100. معرفی مفاهیم AutoML

📚 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.