سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر Kubeflow برای مهندسان داده و توسعه‌دهندگان

کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر Kubeflow برای مهندسان داده و توسعه‌دهندگان

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 مقدمه‌ای کاربردی بر Kubeflow برای مهندسان داده و توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 5. اهمیت MLOps در چرخه عمر ML
  • 6. معرفی Kubeflow
  • 7. چرا Kubeflow؟
  • 8. نصب و پیکربندی Kubeflow
  • 9. معماری Kubeflow
  • 10. اجزای اصلی Kubeflow
  • 11. Pipelines در Kubeflow
  • 12. ساخت اولین Pipeline
  • 13. اجرای Pipeline در Kubeflow
  • 14. مدیریت Pipeline
  • 15. ورژن‌بندی Pipeline
  • 16. کامپوننت‌های Pipeline
  • 17. TensorFlow Extended (TFX) در Kubeflow
  • 18. ML Metadata در Kubeflow
  • 19. KFP SDK
  • 20. ساخت کامپوننت‌های سفارشی
  • 21. استفاده از کامپوننت‌های از پیش ساخته شده
  • 22. مدیریت داده‌ها در Kubeflow
  • 23. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 24. دسترسی به داده‌ها
  • 25. ورژن‌بندی داده‌ها
  • 26. Data Validation در TFX
  • 27. Data Transformation در TFX
  • 28. Model Training در TFX
  • 29. Hyperparameter Tuning با Katib
  • 30. نصب و پیکربندی Katib
  • 31. طراحی فضای جستجو
  • 32. استراتژی‌های جستجو
  • 33. اجرای آزمون‌های هایپرپارامتر
  • 34. تحلیل نتایج Katib
  • 35. Serving مدل‌ها با KFServing
  • 36. معماری KFServing
  • 37. استقرار مدل‌های TensorFlow
  • 38. استقرار مدل‌های PyTorch
  • 39. استقرار مدل‌های Scikit-learn
  • 40. مدیریت ورژن مدل‌ها
  • 41. A/B Testing با KFServing
  • 42. Canary Deployment با KFServing
  • 43. نظارت بر مدل‌ها (Monitoring)
  • 44. جمع‌آوری متریک‌ها
  • 45. ابزارهای نظارت
  • 46. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 47. بازآموزی مدل‌ها
  • 48. مدیریت مدل‌ها (Model Registry)
  • 49. ذخیره‌سازی مدل‌ها
  • 50. Version Control برای مدل‌ها
  • 51. ردیابی مدل‌ها
  • 52. امنیت در Kubeflow
  • 53. احراز هویت و مجوزدهی
  • 54. مدیریت دسترسی‌ها
  • 55. امنیت در Pipelines
  • 56. امنیت در KFServing
  • 57. امنیت در Katib
  • 58. بهینه‌سازی منابع در Kubeflow
  • 59. مدیریت منابع (Resource Management)
  • 60. استفاده بهینه از CPU و GPU
  • 61. مقیاس‌پذیری Kubeflow
  • 62. Kubeflow و Kubernetes
  • 63. ارتباط Kubeflow با Kubernetes
  • 64. استفاده از Custom Resources
  • 65. Custom Controllers در Kubeflow
  • 66. Kubeflow Pipelines و Workflow Orchestration
  • 67. Kubeflow و Big Data
  • 68. Spark در Kubeflow
  • 69. Hive در Kubeflow
  • 70. Jupyter Notebooks در Kubeflow
  • 71. Kubeflow و CI/CD
  • 72. ادغام Kubeflow با Jenkins
  • 73. ادغام Kubeflow با GitHub Actions
  • 74. خودکارسازی چرخه عمر ML
  • 75. ملاحظات عملی در MLOps
  • 76. انتخاب ابزار مناسب
  • 77. مدیریت هزینه‌ها
  • 78. استانداردهای کدنویسی در MLOps
  • 79. مستندسازی در MLOps
  • 80. تیم‌سازی برای MLOps
  • 81. چالش‌های MLOps
  • 82. آینده MLOps
  • 83. هوش مصنوعی اخلاقی در MLOps
  • 84. شفافیت در مدل‌های ML
  • 85. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 86. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 87. ملاحظات قانونی در ML
  • 88. حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. مقررات مربوط به داده‌ها
  • 90. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 92. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 93. ارزیابی مداوم عملکرد مدل
  • 94. بازخورد کاربران و بهبود مدل
  • 95. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 96. آموزش مداوم در حوزه ML
  • 97. ابزارهای کمکی MLOps
  • 98. نکات تکمیلی برای Kubeflow
  • 99. منابع بیشتر برای یادگیری
  • 100. 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.