سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ایجاد محیط‌های یادگیری ماشین مقرون‌به‌صرفه و منطبق با قوانین

کتاب ایجاد محیط‌های یادگیری ماشین مقرون‌به‌صرفه و منطبق با قوانین

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 ایجاد محیط‌های یادگیری ماشین مقرون‌به‌صرفه و منطبق با قوانین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات سیستم

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و عملیات سیستم
  • 2. اصول اولیه عملیات سیستم (SysOps)
  • 3. معرفی یادگیری ماشین (ML)
  • 4. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. مفاهیم پایه MLOps
  • 6. اهمیت MLOps در پروژه‌های ML
  • 7. مدیریت داده در پروژه‌های ML
  • 8. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 9. ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌ها
  • 10. پردازش و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. مدیریت نسخه داده‌ها (Data Versioning)
  • 12. توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 13. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 14. آموزش مدل‌ها
  • 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 16. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 17. محیط‌های توسعه و استقرار
  • 18. ابزارهای مدیریت محیط توسعه
  • 19. کانتینرسازی (Docker)
  • 20. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
  • 21. زیرساخت‌های ابری برای ML
  • 22. استقرار مدل‌های ML
  • 23. روش‌های استقرار مدل
  • 24. استقرار مدل به صورت API
  • 25. استقرار مدل در زمان واقعی (Real-time)
  • 26. استقرار مدل به صورت دسته‌ای (Batch)
  • 27. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 28. پایش عملکرد مدل
  • 29. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 30. بازآموزی مدل‌ها
  • 31. مدیریت ریسک در MLOps
  • 32. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
  • 33. برنامه‌ریزی برای واکنش به حوادث
  • 34. امنیت در MLOps
  • 35. اصول امنیتی در چرخه حیات ML
  • 36. محافظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 37. مدیریت دسترسی‌ها
  • 38. انطباق با قوانین و مقررات
  • 39. مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 40. مقررات مرتبط با نرم‌افزار در ایران
  • 41. اصول اخلاقی در ML
  • 42. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 43. عدالت و عدم تبعیض در مدل‌ها
  • 44. شفافیت در مدل‌های ML
  • 45. مستندسازی در MLOps
  • 46. اهمیت مستندسازی
  • 47. مستندسازی داده‌ها
  • 48. مستندسازی مدل‌ها
  • 49. مستندسازی فرآیندها
  • 50. مستندسازی استقرار
  • 51. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 52. شناسایی عوامل هزینه‌بر
  • 53. راهکارهای کاهش هزینه زیرساخت
  • 54. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 55. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی داده
  • 56. هزینه‌های مربوط به نظارت و نگهداری
  • 57. اتوماسیون در MLOps
  • 58. اهمیت اتوماسیون
  • 59. اتوماسیون فرآیندهای داده
  • 60. اتوماسیون فرآیندهای آموزش مدل
  • 61. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
  • 62. اتوماسیون فرآیندهای نظارت
  • 63. ابزارهای اتوماسیون در MLOps
  • 64. سیستم‌های CI/CD برای ML
  • 65. پایپ‌لاین‌های MLOps
  • 66. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 67. تست در MLOps
  • 68. تست واحد مدل‌ها
  • 69. تست یکپارچه‌سازی
  • 70. تست عملکردی
  • 71. تست امنیتی
  • 72. تست انطباق با مقررات
  • 73. بازخورد و بهبود مستمر
  • 74. فرآیندهای جمع‌آوری بازخورد
  • 75. تحلیل بازخوردها
  • 76. اعمال بهبودها در چرخه حیات ML
  • 77. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 78. مروری بر بهترین شیوه‌های MLOps
  • 79. چالش‌های رایج در MLOps
  • 80. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 81. آینده MLOps
  • 82. روندهای نوظهور در MLOps
  • 83. نقش هوش مصنوعی در MLOps
  • 84. MLOps سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 85. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 86. اصول عملیات سیستم در MLOps
  • 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 88. امنیت داده در MLOps
  • 89. انطباق با مقررات داخلی
  • 90. ملاحظات اخلاقی در ML
  • 91. مستندسازی فنی در MLOps
  • 92. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی ML
  • 93. اتوماسیون فرآیندهای ML
  • 94. پایپ‌لاین‌های داده و مدل
  • 95. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 96. بهبود مستمر در عملیات ML
  • 97. مطالعات موردی MLOps موفق
  • 98. چالش‌های عملیاتی در ML
  • 99. پیش‌بینی آینده MLOps
  • 100. کاربرد MLOps در صنایع مختلف

📚 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.