سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در عمل

کتاب مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در عمل

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 مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در عمل

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی یادگیری ماشین
  • 2. اصول مدل‌سازی در یادگیری ماشین
  • 3. انتخاب ویژگی و مهندسی آن
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. تنظیم فراپارامترها در مدل‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 8. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 11. پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
  • 12. بینایی ماشین با یادگیری عمیق
  • 13. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 15. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
  • 16. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
  • 17. ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. استقرار مدل در محیط ابری
  • 19. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 20. نظارت بر عملکرد مدل در عمل
  • 21. بازآموزی مدل‌ها
  • 22. مانیتورینگ انحراف داده‌ها
  • 23. تست مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 26. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 28. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 29. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 30. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 33. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 34. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 35. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 36. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 37. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 38. کاربرد LLMs در مهندسی یادگیری ماشین
  • 39. مقدمه‌ای بر مهندسی پلتفرم یادگیری ماشین
  • 40. ابزارهای مدیریت داده در یادگیری ماشین
  • 41. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 42. اتوماسیون در یادگیری ماشین
  • 43. مهندسی داده برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 44. کیفیت داده و اهمیت آن
  • 45. حاکمیت داده در یادگیری ماشین
  • 46. امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 47. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 48. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های ML
  • 49. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 50. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های ML
  • 51. قابلیت اطمینان سیستم‌های ML
  • 52. قابلیت نگهداری سیستم‌های ML
  • 53. مستندسازی در مهندسی یادگیری ماشین
  • 54. مدیریت نسخه در یادگیری ماشین
  • 55. اجرای آزمایشی (A/B Testing) مدل‌ها
  • 56. تحلیل نتایج آزمون A/B
  • 57. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل
  • 58. مصرف منابع در مدل‌های ML
  • 59. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 60. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 61. مؤلفه‌های اصلی MLOps
  • 62. ابزارهای MLOps
  • 63. استفاده از کانتینرها (Docker) در MLOps
  • 64. هماهنگ‌سازی (Orchestration) پایپ‌لاین‌های ML
  • 65. استقرار مداوم (Continuous Deployment) مدل‌ها
  • 66. نظارت و هشداردهی در MLOps
  • 67. مدیریت خطا در سیستم‌های ML
  • 68. ریسک‌های امنیتی در یادگیری ماشین
  • 69. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 70. سوگیری (Bias) در مدل‌های ML
  • 71. کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 72. توضیح‌پذیری مدل‌های ML (XAI)
  • 73. تکنیک‌های XAI
  • 74. کاربرد XAI در مهندسی ML
  • 75. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های ML
  • 76. بازبینی کد در تیم‌های ML
  • 77. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 78. یادگیری مداوم (Continuous Learning)
  • 79. بهینه‌سازی هزینه در استقرار ML
  • 80. مدل‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد
  • 81. ارزیابی ریسک مدل‌ها
  • 82. مدیریت تغییرات در مدل‌های ML
  • 83. همکاری بین تیم‌های مهندسی و علمی
  • 84. آموزش و توسعه مهندسان ML
  • 85. آینده مهندسی یادگیری ماشین
  • 86. نکات کلیدی در مهندسی یادگیری ماشین
  • 87. مرور اصول کلیدی
  • 88. مهندسی یادگیری ماشین در سازمان
  • 89. برنامه‌ریزی استراتژیک برای ML
  • 90. ارزیابی آمادگی سازمانی برای ML
  • 91. پروژه‌های موفق ML: درس‌های آموخته
  • 92. چالش‌های رایج در مهندسی ML
  • 93. راهکارهای عملی برای چالش‌ها
  • 94. مدیریت انتظارات در پروژه‌های ML
  • 95. اهمیت بازخورد در چرخه عمر ML
  • 96. نکات تکمیلی برای استقرار موفق

📚 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.