سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی هزینه‌ها، امنیت و حکمرانی داده در عملیات یادگیری ماشین

کتاب بهینه‌سازی هزینه‌ها، امنیت و حکمرانی داده در عملیات یادگیری ماشین

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 بهینه‌سازی هزینه‌ها، امنیت و حکمرانی داده در عملیات یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
  • 2. اهمیت MLOps در چرخه عمر مدل
  • 3. اصول کلیدی MLOps
  • 4. تفاوت MLOps با DevOps
  • 5. چارچوب‌های MLOps
  • 6. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 7. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 8. مهندسی ویژگی
  • 9. انتخاب مدل
  • 10. آموزش مدل
  • 11. ارزیابی مدل
  • 12. استقرار مدل
  • 13. نظارت بر مدل
  • 14. بازآموزی مدل
  • 15. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 16. مفهوم بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 17. شناسایی عوامل هزینه در پروژه‌های ML
  • 18. روش‌های پیش‌بینی هزینه مدل‌های ML
  • 19. تکنیک‌های کاهش هزینه آموزش مدل
  • 20. بهینه‌سازی هزینه استنتاج مدل
  • 21. مدیریت هزینه منابع ابری برای ML
  • 22. استراتژی‌های مدیریت هزینه در مقیاس بزرگ
  • 23. بررسی هزینه‌های زیرساخت ML
  • 24. نقش معماری در بهینه‌سازی هزینه
  • 25. بهینه‌سازی هزینه ذخیره‌سازی داده
  • 26. مدیریت هزینه سرویس‌های ML مدیریت شده
  • 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ML
  • 28. محاسبه بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های MLOps
  • 29. مفهوم امنیت در MLOps
  • 30. اهمیت امنیت در سیستم‌های ML
  • 31. تهدیدات امنیتی رایج در ML
  • 32. روش‌های امن‌سازی داده‌ها در ML
  • 33. حفاظت از مدل‌های ML در برابر حملات
  • 34. امنیت در فرآیند استقرار مدل
  • 35. مدیریت دسترسی و مجوزها در MLOps
  • 36. اصول امنیت Zero Trust در ML
  • 37. امنیت شبکه‌های ML
  • 38. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 39. مدیریت آسیب‌پذیری در پلتفرم‌های ML
  • 40. تست نفوذ برای سیستم‌های ML
  • 41. امنیت پلتفرم‌های ML متن‌باز
  • 42. قوانین و مقررات امنیتی مرتبط با ML
  • 43. مفهوم حکمرانی داده در MLOps
  • 44. اهمیت حکمرانی داده در ML
  • 45. اصول کلیدی حکمرانی داده
  • 46. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 47. کشف و طبقه‌بندی داده‌ها
  • 48. خط‌مشی‌های دسترسی به داده‌ها
  • 49. ردیابی و نظارت بر استفاده از داده‌ها
  • 50. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 52. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR)
  • 53. نقش کلان داده در حکمرانی داده
  • 54. ابزارهای حکمرانی داده
  • 55. مدیریت متادیتا
  • 56. حکمرانی داده در محیط‌های چند ابری
  • 57. امنیت و حریم خصوصی در حکمرانی داده
  • 58. ارتباط حکمرانی داده با انطباق مقررات
  • 59. یکپارچه‌سازی MLOps با ابزارهای حکمرانی داده
  • 60. اتوماسیون در MLOps
  • 61. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های ML
  • 62. اتوماسیون تست مدل
  • 63. اتوماسیون استقرار مدل
  • 64. اتوماسیون نظارت بر مدل
  • 65. ابزارهای اتوماسیون MLOps
  • 66. نقش کانتینرسازی (مانند Docker) در MLOps
  • 67. ارکستراسیون کانتینرها (مانند Kubernetes)
  • 68. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 69. مستندسازی خودکار در MLOps
  • 70. فرهنگ سازمانی و MLOps
  • 71. نقش تیم‌ها در MLOps
  • 72. مدیریت تغییر در MLOps
  • 73. یادگیری و بهبود مستمر در MLOps
  • 74. آینده MLOps
  • 75. روندهای نوظهور در MLOps
  • 76. MLOps برای مدل‌های پیشرفته (مانند یادگیری عمیق)
  • 77. MLOps در لبه (Edge MLOps)
  • 78. MLOps برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. MLOps برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 80. MLOps برای بینایی ماشین
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 82. بهترین شیوه‌ها در MLOps
  • 83. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
  • 84. مطالعات موردی موفق در MLOps
  • 85. ساخت یک پایپ‌لاین MLOps نمونه
  • 86. ملاحظات نهایی در MLOps

📚 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.