سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین آماده برای تولید: رویکردی تکرارشونده

کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین آماده برای تولید: رویکردی تکرارشونده

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 طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین آماده برای تولید: رویکردی تکرارشونده

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های اطلاعاتی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی سیستم‌های اطلاعاتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 4. تعریف مسئله در سیستم‌های هوشمند
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 8. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. آموزش مدل‌های پایه
  • 10. ارزیابی اولیه مدل‌ها
  • 11. مبانی ارزیابی مدل‌ها در عمل
  • 12. معیارهای سنجش عملکرد مدل
  • 13. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 15. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 16. مخازن داده و پایگاه‌های اطلاعاتی
  • 17. طراحی معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 18. زیرساخت‌های پردازشی و محاسباتی
  • 19. محیط‌های توسعه و ابزارها
  • 20. انتخاب فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 21. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 26. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 28. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 29. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 30. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 31. مستندسازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 32. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 33. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 34. نظارت بر عملکرد مدل در تولید
  • 35. شناسایی و رفع افت عملکرد مدل
  • 36. بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
  • 37. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوشمند
  • 38. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 39. حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 40. اصول اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 41. تفسیرپذیری مدل‌ها (Interpretability)
  • 42. شفافیت در سیستم‌های هوشمند
  • 43. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 44. تطبیق‌پذیری با تغییرات داده
  • 45. مدیریت خطاهای سیستم
  • 46. پایش و ثبت وقایع (Logging)
  • 47. طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم‌های هوشمند
  • 48. طراحی تجربه کاربری (UX)
  • 49. ارتباط با کاربران نهایی
  • 50. مدیریت بازخورد کاربران
  • 51. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در سازمان
  • 52. تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار
  • 53. ادغام سیستم‌های هوشمند با سیستم‌های موجود
  • 54. استانداردهای فنی در توسعه نرم‌افزار
  • 55. معماری میکروسرویس‌ها
  • 56. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 57. ارکستراسیون با Kubernetes
  • 58. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 59. روش‌های تست نرم‌افزار
  • 60. تست واحد (Unit Testing)
  • 61. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 62. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 63. تست عملکرد (Performance Testing)
  • 64. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 65. استقرار (Deployment) مدل‌ها
  • 66. نظارت بر زیرساخت (Infrastructure Monitoring)
  • 67. مدیریت هزینه‌ها در سیستم‌های ابری
  • 68. ملاحظات حقوقی در توسعه سیستم‌ها
  • 69. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 70. مالکیت معنوی در سیستم‌های هوشمند
  • 71. استانداردهای بین‌المللی مرتبط
  • 72. مدیریت پروژه در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 73. متدولوژی‌های چابک (Agile)
  • 74. اسکرام (Scrum) در پروژه‌های ML
  • 75. کانبان (Kanban) در MLOps
  • 76. رهبری تیم‌های فنی
  • 77. ارتباطات مؤثر در تیم
  • 78. مدیریت دانش در سازمان
  • 79. آموزش و توانمندسازی کارکنان
  • 80. نوآوری و تحقیق و توسعه
  • 81. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی ML
  • 82. چالش‌های پیاده‌سازی ML در صنایع مختلف
  • 83. آینده یادگیری ماشین و سیستم‌های هوشمند
  • 84. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 85. سیستم‌های خودران
  • 86. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 87. سیستم‌های تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics)
  • 88. سیستم‌های تجزیه و تحلیل سببی (Causal Analytics)
  • 89. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی
  • 92. توسعه پایدار در سیستم‌های هوشمند
  • 93. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 94. اقتصاد داده و سیستم‌های هوشمند
  • 95. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر ML
  • 96. استراتژی‌های دیجیتالی‌سازی
  • 97. تحول دیجیتال و یادگیری ماشین
  • 98. ایمنی در سیستم‌های هوشمند
  • 99. قابلیت اطمینان (Reliability) سیستم‌ها
  • 100. مدیریت تغییرات سازمانی

📚 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.