سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

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 و مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی
  • 6. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. تنظیم ابرپارامترها
  • 8. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
  • 9. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. اهمیت MLOps در توسعه نرم‌افزار
  • 11. چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 12. مراحل MLOps
  • 13. مدیریت داده در MLOps
  • 14. گردآوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 15. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 16. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی
  • 17. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 18. مدیریت کد در MLOps
  • 19. کنترل نسخه کد
  • 20. استانداردهای کدنویسی
  • 21. تست کد
  • 22. مدیریت محیط‌های توسعه
  • 23. مدیریت مدل در MLOps
  • 24. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 25. ثبت و ردیابی مدل‌ها
  • 26. ارزیابی و انتخاب مدل
  • 27. مدیریت مصنوعات مدل
  • 28. استقرار مدل در MLOps
  • 29. استراتژی‌های استقرار
  • 30. استقرار در محیط‌های ابری
  • 31. استقرار در محیط‌های داخلی
  • 32. کانتینرسازی مدل‌ها
  • 33. مانیتورینگ مدل در MLOps
  • 34. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مدل
  • 35. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 36. بازآموزی مدل
  • 37. مدیریت انحراف داده و مفهوم
  • 38. اتوماسیون در MLOps
  • 39. خطوط لوله CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 40. اتوماسیون تست مدل
  • 41. اتوماسیون استقرار مدل
  • 42. اتوماسیون مانیتورینگ
  • 43. امنیت در MLOps
  • 44. امنیت داده‌ها
  • 45. امنیت کد
  • 46. امنیت مدل‌ها
  • 47. امنیت زیرساخت
  • 48. حاکمیت در MLOps
  • 49. قوانین و استانداردها
  • 50. مدیریت ریسک
  • 51. انطباق با مقررات
  • 52. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 53. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل
  • 54. سوگیری در مدل‌ها
  • 55. مسئولیت‌پذیری
  • 56. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 57. معرفی ابزارهای محبوب MLOps
  • 58. مقایسه پلتفرم‌های MLOps
  • 59. انتخاب ابزار مناسب
  • 60. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از ابزارهای متن‌باز
  • 61. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از سرویس‌های ابری
  • 62. مدیریت آزمایش‌ها در MLOps
  • 63. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
  • 64. مقایسه نتایج آزمایش‌ها
  • 65. مدیریت مصنوعات آزمایش‌ها
  • 66. نظارت بر زیرساخت MLOps
  • 67. سلامت سیستم
  • 68. عملکرد سیستم
  • 69. مدیریت منابع
  • 70. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 71. کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 72. کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
  • 73. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 74. مدیریت تغییرات در MLOps
  • 75. برنامه‌ریزی و اجرای تغییرات
  • 76. ارتباطات تیمی
  • 77. مدیریت تأثیرات تغییرات
  • 78. ارتباطات و همکاری در تیم‌های MLOps
  • 79. نقش‌ها و مسئولیت‌ها
  • 80. فرهنگ سازمانی MLOps
  • 81. بهبود مستمر در MLOps
  • 82. یادگیری از تجربیات
  • 83. ارزیابی فرآیندها
  • 84. به‌روزرسانی ابزارها و تکنیک‌ها
  • 85. مطالعات موردی MLOps در صنایع مختلف
  • 86. کاربرد MLOps در صنعت مالی
  • 87. کاربرد MLOps در صنعت بهداشت و درمان
  • 88. کاربرد MLOps در صنعت خرده‌فروشی
  • 89. کاربرد MLOps در صنعت تولید
  • 90. آینده MLOps
  • 91. روندهای نوظهور در MLOps
  • 92. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 93. MLOps بدون سرور (Serverless MLOps)
  • 94. MLOps برای یادگیری عمیق
  • 95. MLOps برای یادگیری تقویتی

📚 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.