سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های آزمایش یادگیری ماشین برای تکرارپذیری آسان

کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های آزمایش یادگیری ماشین برای تکرارپذیری آسان

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 طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های آزمایش یادگیری ماشین برای تکرارپذیری آسان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی
  • 6. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. تنظیم ابرپارامترها
  • 10. تکرارپذیری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 11. اهمیت مدیریت چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 12. مراحل چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 13. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 14. پاکسازی و آماده‌سازی داده
  • 15. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 16. انتخاب و آموزش مدل
  • 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 18. استقرار مدل
  • 19. نظارت و نگهداری مدل
  • 20. مستندسازی پروژه‌ها
  • 21. ابزارهای مدیریت چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 22. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های آزمایش یادگیری ماشین
  • 23. چرا به پلتفرم آزمایش نیاز داریم؟
  • 24. معماری یک پلتفرم آزمایش یادگیری ماشین
  • 25. مولفه‌های اصلی یک پلتفرم آزمایش
  • 26. مدیریت داده در پلتفرم آزمایش
  • 27. ردیابی آزمایش‌ها
  • 28. مدیریت مدل
  • 29. مدیریت محیط‌های توسعه
  • 30. مستندسازی در پلتفرم آزمایش
  • 31. تجسم نتایج آزمایش‌ها
  • 32. مقایسه آزمایش‌ها
  • 33. تکرارپذیری در پلتفرم آزمایش
  • 34. تعریف یک آزمایش
  • 35. ثبت پارامترها و تنظیمات آزمایش
  • 36. ردیابی معیارها و نتایج
  • 37. مدیریت نسخه داده‌ها
  • 38. مدیریت نسخه کد
  • 39. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 40. استقرار آزمایش‌های تکرارپذیر
  • 41. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 42. اتوماسیون گردش کار یادگیری ماشین
  • 43. ابزارهای اتوماسیون گردش کار
  • 44. مثال‌هایی از گردش کار خودکار
  • 45. مدیریت مخازن مدل
  • 46. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 47. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 48. بازآموزی مدل‌ها
  • 49. مدیریت خطاهای مدل
  • 50. امنیت در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 52. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 53. مسئولیت‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 54. تنظیم‌گری و انطباق با قوانین
  • 55. استانداردهای صنعتی برای پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 56. مقایسه ابزارهای موجود در بازار
  • 57. انتخاب ابزار مناسب برای سازمان
  • 58. پیاده‌سازی پلتفرم آزمایش یادگیری ماشین
  • 59. مراحل پیاده‌سازی
  • 60. استقرار زیرساخت
  • 61. نصب و پیکربندی ابزارها
  • 62. ادغام با سیستم‌های موجود
  • 63. آموزش تیم
  • 64. مدیریت تغییرات
  • 65. بهینه‌سازی پلتفرم آزمایش
  • 66. مقیاس‌پذیری پلتفرم
  • 67. افزایش کارایی
  • 68. کاهش هزینه‌ها
  • 69. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 70. شناسایی ریسک‌ها
  • 71. ارزیابی ریسک‌ها
  • 72. برنامه‌ریزی برای کاهش ریسک‌ها
  • 73. مدیریت ریسک در طول چرخه حیات
  • 74. مطالعات موردی پلتفرم‌های آزمایش موفق
  • 75. درس‌های آموخته از مطالعات موردی
  • 76. آینده پلتفرم‌های آزمایش یادگیری ماشین
  • 77. روندهای نوظهور
  • 78. هوش مصنوعی مولد و پلتفرم‌های آزمایش
  • 79. یادگیری ماشین قابل تفسیر (XAI) و پلتفرم‌ها
  • 80. یادگیری ماشین توزیع‌شده و پلتفرم‌ها
  • 81. یادگیری ماشین فدرال و پلتفرم‌ها
  • 82. پلتفرم‌های آزمایش برای یادگیری عمیق
  • 83. پلتفرم‌های آزمایش برای پردازش زبان طبیعی
  • 84. پلتفرم‌های آزمایش برای بینایی ماشین
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته برای تکرارپذیری
  • 86. مدیریت دانش در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 87. همکاری تیمی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 88. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) برای پلتفرم‌های آزمایش
  • 89. طراحی معماری ماژولار برای پلتفرم‌ها
  • 90. اهمیت مستندسازی جامع
  • 91. پیاده‌سازی راهکارهای DevOps برای ML (MLOps)
  • 92. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی پلتفرم‌ها
  • 93. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.