, ,

کتاب بومی‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز بومی‌سازی شده (Kubeflow و Kubernetes)

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 بومی‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز بومی‌سازی شده (Kubeflow و Kubernetes)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار سیستم‌های 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 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. معرفی مفاهیم کلیدی درKubernetes
  • 8. معماری Kubernetes: Pods, Services, Deployments
  • 9. شبکه‌بندی در Kubernetes
  • 10. ذخیره‌سازی در Kubernetes
  • 11. معرفی Kubeflow و کاربردهای آن
  • 12. معماری Kubeflow
  • 13. نصب و راه‌اندازی Kubeflow
  • 14. مدیریت چرخه عمر مدل در Kubeflow
  • 15. آموزش مدل‌ها با Kubeflow Pipelines
  • 16. ایجاد Pipelines ساده در Kubeflow
  • 17. اجرای Pipelines با داده‌های واقعی
  • 18. مفهوم Metadata در Kubeflow
  • 19. مدیریت Metadata برای ردیابی آزمایشات
  • 20. استفاده از Katib برای تنظیم ابرپارامترها
  • 21. بهینه‌سازی ابرپارامترها با Katib
  • 22. مفهوم Serving مدل در Kubeflow
  • 23. استقرار مدل‌ها با KFServing
  • 24. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 25. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
  • 26. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 30. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از Hugging Face
  • 32. مبانی NLP
  • 33. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 35. توسعه ابزارهای NLP بومی
  • 36. مبانی داده‌کاوی و کشف دانش
  • 37. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 38. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 39. الگوریتم‌های قوانین وابستگی
  • 40. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل رفتار مشتری
  • 41. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 42. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 44. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 45. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (مانند Differential Privacy)
  • 46. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 47. مبانی یادگیری فدرال
  • 48. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با Kubeflow
  • 49. کاربرد یادگیری فدرال در صنایع حساس
  • 50. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 51. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 52. تشخیص و کاهش سوگیری
  • 53. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها (XAI)
  • 54. تکنیک‌های XAI
  • 55. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 56. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 57. استراتژی‌های استقرار
  • 58. مدیریت بار و مقیاس‌پذیری
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های ML
  • 60. پایش و نگهداری سیستم‌های ML
  • 61. توسعه رابط‌های کاربری برای سیستم‌های ML
  • 62. معرفی ابزارهای بصری‌سازی داده
  • 63. بصری‌سازی نتایج مدل‌ها
  • 64. توسعه داشبوردهای مدیریتی
  • 65. کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 66. تشخیص بیماری با یادگیری ماشین
  • 67. پیش‌بینی روند بیماری‌ها
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 69. تشخیص تقلب
  • 70. مدیریت ریسک
  • 71. پیش‌بینی بازار سهام
  • 72. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه صنعت
  • 73. نگهداری پیش‌بینانه
  • 74. بهینه‌سازی فرآیند تولید
  • 75. کنترل کیفیت هوشمند
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی
  • 77. پیش‌بینی عملکرد محصول
  • 78. مدیریت بهینه منابع
  • 79. تشخیص آفات و بیماری‌ها
  • 80. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه آموزش
  • 81. شخصی‌سازی یادگیری
  • 82. سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 83. تحلیل عملکرد تحصیلی
  • 84. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای ML
  • 85. کتابخانه‌های کلیدی: NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 86. مبانی TensorFlow و Keras
  • 87. مبانی PyTorch
  • 88. ساخت مدل‌های ساده با Scikit-learn
  • 89. آموزش و ارزیابی مدل‌ها
  • 90. انتخاب مدل مناسب
  • 91. تنظیم ابرپارامترها
  • 92. معرفی ابزارهای MLOps
  • 93. اهمیت MLOps در چرخه حیات ML
  • 94. ابزارهای اتوماسیون در MLOps
  • 95. مدیریت داده در MLOps
  • 96. مدیریت کد در MLOps
  • 97. مدیریت مدل در MLOps
  • 98. نظارت و پایش در MLOps
  • 99. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 100. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس

📚 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 بومی‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز بومی‌سازی شده (Kubeflow و Kubernetes)”

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

پیمایش به بالا