سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط عملیاتی با استفاده از Microsoft Azure Machine Learning

کتاب استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط عملیاتی با استفاده از Microsoft Azure Machine Learning

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 استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط عملیاتی با استفاده از Microsoft Azure Machine Learning

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 3. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 4. فرهنگ سازمانی و تیم‌های موفق در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 5. مدیریت چرخهٔ حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر MLOps و اهمیت آن
  • 7. اصول و معماری MLOps
  • 8. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 9. آشنایی با Microsoft Azure Machine Learning (AML)
  • 10. محیط توسعهٔ Azure Machine Learning
  • 11. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها در AML
  • 12. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در AML
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AML
  • 15. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل یادگیری ماشین
  • 16. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها در AML
  • 18. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management) در AML
  • 19. ثبت و ردیابی مدل‌ها (Model Registration and Tracking)
  • 20. استقرار مدل‌ها در Azure Machine Learning
  • 21. ایجاد نقاط پایانی (Endpoints) برای مدل‌ها
  • 22. استقرار مدل‌ها به صورت آنی (Real-time Deployment)
  • 23. استقرار مدل‌ها به صورت دسته‌ای (Batch Deployment)
  • 24. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 25. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 26. تشخیص انحراف داده (Data Drift) و انحراف مدل (Model Drift)
  • 27. تنظیم مجدد و بازآموزی مدل‌ها
  • 28. مدیریت زیرساخت‌های Azure برای MLOps
  • 29. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS) برای استقرار مدل
  • 30. استفاده از Azure Container Instances (ACI)
  • 31. مدیریت امنیت در MLOps با Azure
  • 32. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در AML
  • 33. پایپ‌لاین‌های MLOps در Azure
  • 34. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
  • 35. طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های ML
  • 36. استفاده از Azure DevOps برای MLOps
  • 37. اتصال Azure DevOps به Azure Machine Learning
  • 38. مدیریت مخازن کد (Code Repositories)
  • 39. مدیریت وظایف (Task Management)
  • 40. مدیریت تست‌ها (Testing) در پایپ‌لاین‌ها
  • 41. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در Azure
  • 42. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 43. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از AML
  • 44. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و استقرار آن‌ها
  • 46. مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision) و استقرار آن‌ها
  • 47. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌ها در MLOps
  • 48. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ هزینه در Azure
  • 49. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 50. استراتژی‌های مدیریت چرخهٔ حیات مدل‌های تولیدی
  • 51. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و MLOps
  • 53. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainable AI)
  • 54. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های ML
  • 55. مطالعات موردی در MLOps با Azure
  • 56. استقرار مدل‌های پیش‌بینی فروش
  • 57. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 58. استقرار مدل‌های توصیه‌گر
  • 59. استقرار مدل‌های پردازش تصویر پزشکی
  • 60. استقرار مدل‌های تحلیل احساسات
  • 61. مباحث پیشرفته در MLOps
  • 62. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و MLOps
  • 63. یادگیری فدرال (Federated Learning) و MLOps
  • 64. MLOps برای سیستم‌های توزیع شده
  • 65. معماری‌های سرویس‌گرا برای مدل‌های ML
  • 66. استفاده از ابزارهای متن‌باز در MLOps
  • 67. مقایسهٔ MLOps با Azure و سایر پلتفرم‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) در MLOps
  • 69. اصول SRE برای سیستم‌های ML
  • 70. مانیتورینگ و هشداردهی در سیستم‌های ML
  • 71. مدیریت خطا و بازیابی از خرابی
  • 72. بهبود مستمر در MLOps
  • 73. آموزش و توسعهٔ مهارت‌های تیم MLOps
  • 74. آیندهٔ MLOps و نوآوری‌های پیش رو
  • 75. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در MLOps
  • 76. کاربردهای صنعتی هوش مصنوعی در ایران
  • 77. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی هوش مصنوعی در ایران
  • 78. استانداردهای فنی توسعهٔ هوش مصنوعی در ایران
  • 79. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 80. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی هوش مصنوعی
  • 81. فرصت‌های شغلی در حوزهٔ هوش مصنوعی در ایران
  • 82. تحلیل داده‌ها در بخش‌های مختلف اقتصادی ایران
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان ایران
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی ایران
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت و تولید ایران
  • 86. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل ایران
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش ایران
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات شهری ایران
  • 89. امنیت سایبری در سیستم‌های هوش مصنوعی در ایران
  • 90. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در ایران
  • 91. نوآوری و استارتاپ‌های هوش مصنوعی در ایران
  • 92. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 93. چالش‌های توسعهٔ هوش مصنوعی در ایران
  • 94. راهکارهای ارتقاء اکوسیستم هوش مصنوعی در ایران
  • 95. پتانسیل‌های صادراتی فناوری هوش مصنوعی ایران
  • 96. همکاری‌های بین‌المللی در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 97. نقش قوانین و مقررات در تسریع توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 98. آموزش مهارت‌های لازم برای متخصصان هوش مصنوعی
  • 99. توسعهٔ ابزارها و پلتفرم‌های بومی هوش مصنوعی
  • 100. ایجاد مراکز رشد و نوآوری 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.