سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پلتفرم‌های یادگیری ماشین در عمل: طراحی و استقرار سیستم‌های مقیاس‌پذیر

کتاب پلتفرم‌های یادگیری ماشین در عمل: طراحی و استقرار سیستم‌های مقیاس‌پذیر

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 پلتفرم‌های یادگیری ماشین در عمل: طراحی و استقرار سیستم‌های مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های یادگیری ماشین در عمل
  • 2. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
  • 3. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 4. معماری کلی یک پلتفرم یادگیری ماشین
  • 5. مراحل چرخه عمر یادگیری ماشین در عمل
  • 6. مدیریت داده برای سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 7. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 8. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها در مقیاس
  • 9. مهندسی ویژگی برای مدل‌های تولیدی
  • 10. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین: رویکردهای مدرن
  • 11. انتخاب الگوریتم و مدل مناسب
  • 12. آموزش مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها و تنظیم مدل
  • 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 16. اصول طراحی نرم‌افزار برای پلتفرم‌های ML
  • 17. الگوهای معماری برای سیستم‌های ML
  • 18. توسعه و استقرار مدل‌ها با استفاده از ابزارهای مدرن
  • 19. مدیریت کد و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 20. تست و تضمین کیفیت در سیستم‌های ML
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین: روش‌ها و ابزارها
  • 22. استقرار مدل‌ها به صورت دسته‌ای (Batch Deployment)
  • 23. استقرار مدل‌ها به صورت بلادرنگ (Real-time Deployment)
  • 24. سیستم‌های سرویس‌دهی مدل (Model Serving Systems)
  • 25. مدیریت زیرساخت برای پلتفرم‌های ML
  • 26. مفاهیم محاسبات ابری برای ML
  • 27. مدیریت کانتینرها (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes)
  • 28. منابع محاسباتی و مدیریت هزینه
  • 29. مانیتورینگ و ثبت وقایع (Logging) در پلتفرم‌های ML
  • 30. اهمیت مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 31. ابزارهای مانیتورینگ و داشبوردهای عملیاتی
  • 32. ثبت وقایع برای اشکال‌زدایی و تحلیل
  • 33. امنیت در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 34. اصول امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 35. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 36. حفاظت در برابر حملات سایبری در پلتفرم‌های ML
  • 37. ملاحظات قانونی و اخلاقی در ML
  • 38. اهمیت رعایت مقررات در داده‌ها و مدل‌ها
  • 39. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 40. مدیریت ریسک در سیستم‌های ML
  • 41. پلتفرم‌های یادگیری ماشین متن‌باز و تجاری
  • 42. معرفی پلتفرم‌های محبوب
  • 43. مقایسه پلتفرم‌های مختلف
  • 44. انتخاب پلتفرم مناسب برای نیازهای سازمان
  • 45. کاربرد پلتفرم‌های ML در صنایع مختلف
  • 46. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. یادگیری ماشین در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 48. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 50. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 51. یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 52. یادگیری ماشین در حوزه تولید و صنعت
  • 53. یادگیری ماشین در حوزه خرده‌فروشی
  • 54. یادگیری ماشین در حوزه انرژی
  • 55. یادگیری ماشین در حوزه حمل و نقل
  • 56. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
  • 57. اتوماسیون وظایف با ML
  • 58. پیش‌بینی و پیش‌بینی‌پذیری در کسب‌وکار
  • 59. تصمیم‌گیری داده‌محور با ML
  • 60. بهبود تجربه کاربری با ML
  • 61. پلتفرم‌های داده‌محور و نقش ML
  • 62. مفهوم DataOps و MLOps
  • 63. یکپارچه‌سازی ML با فرآیندهای کسب‌وکار
  • 64. طراحی سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد
  • 65. اصول طراحی برای مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 66. اصول طراحی برای قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 67. اصول طراحی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 68. معماری میکروسرویس در پلتفرم‌های ML
  • 69. ارتباط بین سرویس‌ها و مدیریت وابستگی‌ها
  • 70. مدیریت وضعیت و هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 71. کارایی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های ML
  • 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی در سطح سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 73. کاهش تأخیر (Latency) در سیستم‌های بلادرنگ
  • 74. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
  • 75. مدیریت منابع و تخصیص پویا
  • 76. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. مفهوم Continuous Integration و Continuous Deployment
  • 78. ابزارها و فرآیندهای CI/CD برای ML
  • 79. خودکارسازی فرآیند انتشار مدل
  • 80. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های در حال اجرا
  • 81. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 82. بازآموزی مدل‌ها و به‌روزرسانی خودکار
  • 83. مدیریت نسخه‌های مدل و بازگشت به عقب
  • 84. مباحث پیشرفته در پلتفرم‌های ML
  • 85. یادگیری تقویتی در محیط‌های تولیدی
  • 86. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 87. یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ
  • 88. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing) برای ML
  • 89. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های ML پیشرفته
  • 90. استقرار مدل‌های ML در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 91. آینده پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 92. روندهای نوظهور در MLOps
  • 93. نقش هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌های ML
  • 94. توسعه ابزارهای هوشمند برای MLOps
  • 95. چالش‌های پیش روی توسعه‌دهندگان ML
  • 96. نقش مهندسان ML در سازمان‌ها
  • 97. ارتباط بین تیم‌های داده، توسعه و عملیات
  • 98. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی پلتفرم‌های ML
  • 99. خلاصه مباحث کلیدی پلتفرم‌های ML
  • 100. درس‌های آموخته شده از تجربیات عملی

📚 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.