سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی عملیاتی یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته

کتاب پیاده‌سازی عملیاتی یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته

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 پیاده‌سازی عملیاتی یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 3. اهمیت MLOps در چرخه عمر مدل
  • 4. تفاوت MLOps با DevOps
  • 5. اصول اساسی MLOps
  • 6. ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 7. مدیریت داده در MLOps
  • 8. مهندسی ویژگی
  • 9. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 10. کنترل کیفیت داده‌ها
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. چارچوب‌های آموزش مدل
  • 13. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 14. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 16. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 17. انواع استقرار مدل
  • 18. استقرار مدل به صورت API
  • 19. استقرار مدل به صورت دسته‌ای (Batch)
  • 20. استقرار مدل روی دستگاه (On-Device)
  • 21. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 22. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 23. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 24. بازآموزی مدل‌ها
  • 25. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های MLOps
  • 26. ابزارهای MLOps
  • 27. پلتفرم‌های یادگیری ماشین ابری
  • 28. Google Cloud AI Platform
  • 29. Vertex AI Overview
  • 30. Vertex AI Pipelines
  • 31. Vertex AI Model Registry
  • 32. Vertex AI Endpoints
  • 33. Kubernetes برای MLOps
  • 34. Kubeflow
  • 35. MLflow
  • 36. TensorFlow Extended (TFX)
  • 37. استقرار مدل با استفاده از Docker
  • 38. کانتینرسازی مدل‌ها
  • 39. مدیریت منابع محاسباتی
  • 40. استفاده از GPU و TPU
  • 41. امنیت در MLOps
  • 42. حفاظت از داده‌های حساس
  • 43. کنترل دسترسی به مدل‌ها
  • 44. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 45. خودکارسازی استقرار مدل
  • 46. بازگشت به نسخه قبلی (Rollback)
  • 47. مدیریت ریسک در MLOps
  • 48. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 49. متادیتای مدل
  • 50. مستندسازی مدل‌ها
  • 51. تست مدل‌ها
  • 52. اعتبارسنجی مدل در تولید
  • 53. پایپ‌لاین‌های بازآموزی خودکار
  • 54. زمان‌بندی اجرای پایپ‌لاین‌ها
  • 55. پایپ‌لاین‌های پردازش داده
  • 56. پایپ‌لاین‌های آموزش مدل
  • 57. پایپ‌لاین‌های ارزیابی مدل
  • 58. پایپ‌لاین‌های استقرار مدل
  • 59. پایپ‌لاین‌های مانیتورینگ
  • 60. استفاده از ابزارهای گزارش‌دهی
  • 61. داشبوردهای نظارتی
  • 62. مدیریت هشدارها (Alerting)
  • 63. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 64. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 65. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 66. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MLOps
  • 67. معماری سیستم‌های MLOps
  • 68. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های قوی
  • 69. مدیریت لاگ‌ها (Logging)
  • 70. دیباگ کردن پایپ‌لاین‌ها
  • 71. بازخورد از کاربران نهایی
  • 72. تکامل پایپ‌لاین‌های MLOps
  • 73. ملاحظات اخلاقی در MLOps
  • 74. سوگیری در مدل‌ها
  • 75. شفافیت مدل‌ها
  • 76. پاسخگویی در MLOps
  • 77. قوانین و مقررات مرتبط با ML
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 80. MLOps برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 81. MLOps برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 82. MLOps برای مدل‌های توصیه‌گر
  • 83. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 84. بهترین شیوه‌ها در MLOps
  • 85. مسیر شغلی در MLOps
  • 86. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان MLOps
  • 87. آینده MLOps
  • 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.