سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

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 استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت ابری

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و استقرار مدل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین و استقرار مدل
  • 2. مبانی زیرساخت ابری برای یادگیری ماشین
  • 3. معرفی سرویس‌های AWS برای استقرار مدل
  • 4. اصول معماری استقرار مدل‌های ML
  • 5. انتخاب استراتژی استقرار مناسب
  • 6. استقرار مدل‌های ML بر روی AWS SageMaker
  • 7. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
  • 8. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های ML در محیط ابری
  • 9. مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های ML
  • 10. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های ML
  • 11. پایش و نگهداری مدل‌های ML مستقر شده
  • 12. استقرار مدل‌های ML با استفاده از کانتینرها
  • 13. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرها
  • 14. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS Lambda
  • 15. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS ECS
  • 16. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS EKS
  • 17. معماری Serverless برای استقرار مدل‌های ML
  • 18. استفاده از API Gateway برای دسترسی به مدل‌ها
  • 19. طراحی API برای مدل‌های ML
  • 20. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 21. تکنیک‌های A/B Testing برای مدل‌های ML
  • 22. استقرار مدل‌های real-time
  • 23. استقرار مدل‌های batch
  • 24. انتخاب زیرساخت مناسب برای نیازهای مختلف
  • 25. هزینه‌بندی استقرار مدل‌های ML در AWS
  • 26. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌ها
  • 27. ملاحظات مربوط به تأخیر (Latency)
  • 28. ملاحظات مربوط به توان عملیاتی (Throughput)
  • 29. مقدمه‌ای بر CI/CD برای مدل‌های ML
  • 30. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodePipeline
  • 31. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodeBuild
  • 32. پیاده‌سازی CI/CD با AWS CodeDeploy
  • 33. استقرار مدل‌های ML با استفاده از Infrastructure as Code
  • 34. مقدمه‌ای بر AWS CloudFormation
  • 35. استقرار مدل‌های ML با استفاده از AWS CDK
  • 36. پایش عملکرد مدل‌های ML با Amazon CloudWatch
  • 37. لاگ‌گیری و تحلیل خطاها در مدل‌های ML
  • 38. استفاده از AWS X-Ray برای ردیابی
  • 39. مدیریت دسترسی و احراز هویت برای مدل‌های ML
  • 40. استفاده از AWS IAM برای کنترل دسترسی
  • 41. امنیت داده‌ها در زمان استقرار
  • 42. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
  • 43. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 44. اصول MLOps در عمل
  • 45. مدیریت داده‌ها در چرخه MLOps
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای تولید
  • 47. پایش کیفیت داده‌ها
  • 48. مدیریت مدل‌ها در مخزن
  • 49. انتخاب استراتژی مدیریت مدل
  • 50. استقرار مدل‌های ML در لبه (Edge)
  • 51. مقدمه‌ای بر AWS IoT Greengrass
  • 52. استقرار مدل‌های ML در دستگاه‌های لبه
  • 53. پایش و مدیریت مدل‌های ML در لبه
  • 54. استفاده از AWS Snowball برای انتقال داده
  • 55. استقرار مدل‌های ML برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 56. مقدمه‌ای بر AWS EMR
  • 57. استقرار مدل‌های ML با Apache Spark
  • 58. استفاده از AWS Glue برای ETL
  • 59. استقرار مدل‌های ML در محیط‌های چند ابری
  • 60. ملاحظات امنیتی در محیط‌های چند ابری
  • 61. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های چند ابری
  • 62. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای استقرار
  • 63. استقرار مدل‌های ML با Kubeflow
  • 64. معماری‌های پیشرفته استقرار مدل‌های ML
  • 65. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble
  • 66. استقرار مدل‌های GAN
  • 67. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 69. بهبود پایداری مدل‌های ML
  • 70. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 71. تکنیک‌های بازآموزی مدل‌ها
  • 72. استقرار مدل‌های ML با قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 73. مقدمه‌ای بر SHAP و LIME
  • 74. پیاده‌سازی توضیح‌پذیری در استقرار
  • 75. ملاحظات قانونی و اخلاقی در استقرار مدل‌های ML
  • 76. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 77. مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های ML
  • 78. ارزیابی ریسک‌های استقرار مدل‌های ML
  • 79. مطالعات موردی استقرار موفق مدل‌های ML
  • 80. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های استقرار
  • 81. روندهای نوظهور در MLOps
  • 82. توسعه پایدار در استقرار مدل‌های ML
  • 83. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ابری
  • 84. استانداردهای صنعتی در استقرار ML
  • 85. نقش مهندس یادگیری ماشین در تیم‌های چابک
  • 86. همکاری با تیم‌های توسعه و عملیات
  • 87. مستندسازی فرآیندهای استقرار
  • 88. آموزش و توسعه مستمر در حوزه MLOps
  • 89. راهنمای عملیاتی برای استقرار مدل‌های ML
  • 90. نکات مهم در انتخاب زیرساخت ابری
  • 91. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 92. مدیریت ریسک در استقرار ML
  • 93. انتخاب ابزارهای مناسب برای هر مرحله
  • 94. نکات کلیدی برای موفقیت در استقرار مدل‌های ML
  • 95. ارزیابی نهایی زیرساخت‌های استقرار
  • 96. خلاصه و جمع‌بندی مباحث استقرار مدل‌های ML
  • 97. ملاحظات نهایی برای مهندسان ML
  • 98. نکات تکمیلی برای بهینه‌سازی استقرار
  • 99. مرور کلی بر چرخه حیات مدل‌های ML
  • 100. اصول کلیدی برای استقرار مدل‌های ML پایدار

📚 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.