, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی عملیاتی یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا