سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ایجاد فرآیندهای تکرارپذیر در یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

کتاب ایجاد فرآیندهای تکرارپذیر در یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

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 فرآیندهای تکرارپذیر در یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و داده
  • 2. مبانی توسعه نرم‌افزار در ایران
  • 3. اصول مهندسی داده پایدار
  • 4. معرفی ابزارهای متن‌باز برای مهندسی داده
  • 5. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 6. کنترل نسخه با گیت در محیط توسعه داخلی
  • 7. پایپ‌لاین‌های CI/CD سازگار با قوانین
  • 8. آزمایش نرم‌افزار در چارچوب استاندارد ملی
  • 9. مستندسازی فنی بر اساس پروتکل‌های داخلی
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 11. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 13. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 15. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری نظارت‌شده
  • 17. دسته‌بندی و رگرسیون
  • 18. یادگیری بدون نظارت
  • 19. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 20. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 21. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 26. مدل‌های زبانی
  • 27. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 28. یادگیری تقویتی
  • 29. مبانی یادگیری تقویتی
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 31. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین متن‌باز
  • 32. TensorFlow و Keras در ایران
  • 33. PyTorch برای توسعه مدل
  • 34. Scikit-learn برای الگوریتم‌های کلاسیک
  • 35. Pandas برای دستکاری داده
  • 36. NumPy برای محاسبات عددی
  • 37. Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی
  • 38. Docker برای کانتینرسازی
  • 39. Kubernetes برای ارکستراسیون
  • 40. Apache Spark برای پردازش کلان داده
  • 41. MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل
  • 42. DVC برای مدیریت داده و مدل
  • 43. تکرارپذیری در یادگیری ماشین
  • 44. اهمیت تکرارپذیری در پروژه‌های ML
  • 45. روش‌های دستیابی به تکرارپذیری
  • 46. مدیریت محیط‌های توسعه
  • 47. کنترل نسخه داده‌ها
  • 48. ردیابی آزمایش‌ها و نتایج
  • 49. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 50. استانداردهای کدنویسی پایتون
  • 51. اصول طراحی نرم‌افزار
  • 52. الگوهای طراحی نرم‌افزار
  • 53. معماری‌های نرم‌افزاری
  • 54. معماری میکروسرویس‌ها
  • 55. معماری مبتنی بر رویداد
  • 56. امنیت در مهندسی نرم‌افزار
  • 57. اصول امنیتی در توسعه
  • 58. مدیریت هویت و دسترسی
  • 59. رمزنگاری در داده‌ها
  • 60. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 62. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 63. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 64. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 65. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 67. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 68. هوش مصنوعی در حوزه مالی
  • 69. هوش مصنوعی در حوزه تولید
  • 70. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 71. هوش مصنوعی در حوزه آموزش
  • 72. هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
  • 73. هوش مصنوعی در حوزه خدمات عمومی
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 75. موانع فرهنگی و اجتماعی
  • 76. موانع فنی و زیرساختی
  • 77. موانع قانونی و رگولاتوری
  • 78. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 79. روندهای نوظهور در ML/AI
  • 80. هوش مصنوعی مولد
  • 81. یادگیری فدرال
  • 82. پردازش لبه (Edge AI)
  • 83. توسعه پایدار در هوش مصنوعی
  • 84. استفاده بهینه از منابع محاسباتی
  • 85. کاهش مصرف انرژی در مدل‌های AI
  • 86. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 87. نقش متخصصان داده در جامعه
  • 88. مسیر شغلی در مهندسی داده و ML
  • 89. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان
  • 90. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 91. کاربرد ابزارهای متن‌باز در پروژه‌های واقعی
  • 92. مطالعه موردی: پروژه ML در صنعت داخلی
  • 93. مطالعه موردی: پیاده‌سازی CI/CD برای مدل ML
  • 94. مطالعه موردی: مدیریت داده برای یک پروژه داده‌محور
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 96. توسعه فرآیندهای تکرارپذیر در ML

📚 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.