سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب چرخه تولید و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

کتاب چرخه تولید و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین 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 چرخه تولید و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و تولید سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 2. اصول مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 4. اهمیت استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 5. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 6. انتخاب معیارها و سنجش عملکرد مدل
  • 7. طراحی و اجرای آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 8. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
  • 9. مدیریت داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی
  • 12. انتخاب و اعتبارسنجی مدل
  • 13. آموزش مدل‌های پایه
  • 14. تنظیم ابرپارامترها
  • 15. ارزیابی جامع مدل
  • 16. مستندسازی مدل و فرآیند آموزش
  • 17. توسعه API برای مدل‌ها
  • 18. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
  • 19. استقرار مدل در محیط‌های مختلف
  • 20. استقرار مدل با استفاده از کانتینرها (Docker)
  • 21. استقرار مدل با استفاده از Kubernetes
  • 22. استقرار مدل بر روی سرویس‌های ابری
  • 23. استقرار مدل به صورت Real-time
  • 24. استقرار مدل به صورت Batch
  • 25. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 26. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 27. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift)
  • 28. بازآموزی مدل‌ها
  • 29. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 30. خط لوله‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
  • 31. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
  • 32. ابزارهای مدیریت آزمایش
  • 33. پلتفرم‌های MLOps
  • 34. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 35. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 36. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 37. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 38. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 39. سوگیری در مدل‌ها و روش‌های کاهش آن
  • 40. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 41. ملاحظات قانونی در استقرار مدل‌ها
  • 42. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی پیشرفته
  • 43. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 44. انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل
  • 45. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 46. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 47. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 48. معماری‌های مدل‌های پیشرفته
  • 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 51. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 53. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 54. پردازش زبان طبیعی (NLP) در عمل
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. تشخیص ناهنجاری
  • 57. تحلیل احساسات
  • 58. مدل‌سازی موضوعی
  • 59. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 60. تشخیص اشیاء
  • 61. قطعه‌بندی تصویر
  • 62. تولید تصویر
  • 63. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 64. سیستم‌های تولید محتوا با هوش مصنوعی
  • 65. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 66. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزار خاص
  • 67. فشرده‌سازی مدل
  • 68. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 69. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 70. مدیریت منابع محاسباتی
  • 71. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 72. تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 73. بازیابی از خرابی
  • 74. مانیتورینگ و لاگ‌برداری متمرکز
  • 75. ابزارهای تجسم داده و نتایج مدل
  • 76. داشبوردهای نظارتی
  • 77. گزارش‌دهی خودکار عملکرد مدل
  • 78. مدیریت دانش در تیم‌های MLOps
  • 79. همکاری بین دانشمندان داده و مهندسان
  • 80. فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 81. آموزش و توسعه مهارت‌های MLOps
  • 82. آینده MLOps و هوش مصنوعی
  • 83. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 84. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 85. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 86. بهینه‌سازی هزینه‌ها در چرخه تولید مدل
  • 87. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در ایران
  • 88. چارچوب‌های قانونی برای داده‌های حساس
  • 89. مدیریت و طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس حساسیت
  • 90. اصول حاکم بر استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 91. نقش نظارتی نهادهای دولتی
  • 92. ملاحظات فرهنگی در پذیرش هوش مصنوعی
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های اولویت‌دار کشور
  • 94. نوآوری و توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی در ایران
  • 95. زیرساخت‌های لازم برای توسعه هوش مصنوعی
  • 96. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان در حوزه هوش مصنوعی
  • 97. آموزش نیروی انسانی متخصص در هوش مصنوعی
  • 98. توسعه استانداردهای ملی هوش مصنوعی
  • 99. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی

📚 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.