سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در محیط ابری: مبانی و کاربردها

کتاب مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در محیط ابری: مبانی و کاربردها

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 مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در محیط ابری: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات در سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: مهندسی و عملیات یادگیری ماشین ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی و عملیات یادگیری ماشین در ابر
  • 2. مبانی معماری ابری برای یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 4. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در محیط ابری
  • 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های کلان
  • 7. ابزارهای مدیریت داده در پلتفرم‌های ابری
  • 8. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. فریم‌ورک‌های رایج یادگیری ماشین
  • 10. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 11. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 12. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 14. مبانی مهندسی ویژگی
  • 15. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 16. استفاده از ویژگی‌های مهندسی شده در مدل‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها
  • 18. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 19. استقرار مدل در محیط‌های تولیدی
  • 20. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 21. اتوماسیون استقرار مدل
  • 22. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
  • 23. معیارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 24. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 25. هشداردهی و پاسخ به مشکلات مدل
  • 26. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 27. ردیابی آزمایش‌ها و مدل‌ها
  • 28. استانداردسازی فرآیندهای MLOps
  • 29. امنیت در MLOps
  • 30. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 31. حفاظت از داده‌ها در محیط ابری
  • 32. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 33. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 34. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 35. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیحی (XAI)
  • 38. تکنیک‌های XAI
  • 39. کاربرد XAI در MLOps
  • 40. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)
  • 41. ملاحظات استقرار مدل در لبه
  • 42. مانیتورینگ و مدیریت مدل‌های لبه
  • 43. یادگیری تقویتی در محیط ابری
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در MLOps
  • 45. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین
  • 46. استفاده از کانتینرها (Docker) در MLOps
  • 47. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
  • 48. پلتفرم‌های ابری مدیریت شده برای ML
  • 49. AWS SageMaker
  • 50. Google AI Platform
  • 51. Azure Machine Learning
  • 52. استفاده از سرویس‌های ابری برای MLOps
  • 53. طراحی معماری MLOps سازگار با ابر
  • 54. مدیریت هزینه در پروژه‌های ML ابری
  • 55. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
  • 56. انتخاب ابزارهای مناسب MLOps
  • 57. فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 58. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
  • 59. همکاری بین تیم‌های داده و عملیات
  • 60. مستندسازی در MLOps
  • 61. آموزش و توسعه مهارت‌های MLOps
  • 62. آینده MLOps
  • 63. روندهای نوظهور در MLOps
  • 64. نکات کلیدی برای موفقیت در MLOps
  • 65. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML ابری
  • 66. ارتباطات در پروژه‌های ML
  • 67. مدیریت ذینفعان
  • 68. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 69. MLOps در حوزه سلامت
  • 70. MLOps در حوزه مالی
  • 71. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
  • 72. MLOps در حوزه تولید
  • 73. پایپ‌لاین‌های داده برای ML
  • 74. تکنیک‌های ETL/ELT در ابر
  • 75. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر مدل‌ها
  • 76. اعتبارسنجی داده‌ها در طول چرخه حیات
  • 77. خودکارسازی فرآیندهای داده
  • 78. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 79. مدل‌های یادگیری عمیق در ابر
  • 80. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 81. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 82. مدیریت منابع محاسباتی برای ML
  • 83. استفاده از GPU و TPU در ابر
  • 84. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 85. مقدمه‌ای بر MLOps امن
  • 86. روش‌های امن‌سازی پایپ‌لاین‌ها
  • 87. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و ML
  • 89. رعایت استانداردها در MLOps
  • 90. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای ML
  • 91. طراحی مخازن داده بهینه
  • 92. ابزارهای مدیریت داده در ابر
  • 93. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تولیدی
  • 94. ارزیابی مستمر مدل‌ها در تولید
  • 95. تکنیک‌های A/B تست برای مدل‌ها
  • 96. مدیریت تغییرات در مدل‌های مستقر شده
  • 97. بازخورد از کاربران و سیستم‌ها
  • 98. بهبود مداوم مدل‌ها بر اساس بازخورد
  • 99. فرهنگ یادگیری و بهبود مستمر
  • 100. نقش مهندسی نرم‌افزار 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.