, ,

کتاب بهینه‌سازی معماری نرم‌افزارهای چندمستاجره با استفاده از هوش مصنوعی مولد (GenAI)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بهینه‌سازی معماری نرم‌افزارهای چندمستاجره با استفاده از هوش مصنوعی مولد (GenAI)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و معماری سیستم‌ها

موضوع میانی: معماری نرم‌افزارهای ابری و چندمستاجره

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزارهای چندمستاجره
  • 2. مبانی و اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 3. مزایا و چالش‌های معماری چندمستاجره
  • 4. معماری‌های رایج در سیستم‌های چندمستاجره
  • 5. شناخت هوش مصنوعی مولد (GenAI) و کاربردهای آن
  • 6. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی مولد
  • 7. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
  • 8. نحوه عملکرد مدل‌های مولد متن
  • 9. کاربرد GenAI در تحلیل و پروفایلینگ سیستم‌ها
  • 10. تحلیل الگوهای استفاده از منابع در محیط چندمستاجره
  • 11. شناسایی گلوگاه‌ها با استفاده از GenAI
  • 12. بهینه‌سازی عملکرد با تحلیل داده‌های پروفایلینگ
  • 13. پیش‌بینی نیازهای مقیاس‌پذیری با GenAI
  • 14. مدل‌سازی رفتار کاربران و سیستم
  • 15. پیش‌بینی بار ترافیکی و منابع مورد نیاز
  • 16. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در معماری‌های ابری
  • 17. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار
  • 18. نقش GenAI در خودکارسازی مقیاس‌پذیری
  • 19. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا
  • 20. الگوهای مقاوم‌سازی (Resilience Patterns)
  • 21. کاربرد GenAI در شناسایی و رفع نقاط شکست
  • 22. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های چندمستاجره
  • 23. استراتژی‌های جداسازی داده‌ها
  • 24. مدیریت پایگاه داده‌های اشتراکی و اختصاصی
  • 25. بهینه‌سازی کوئری‌ها و دسترسی به داده‌ها با GenAI
  • 26. امنیت در معماری‌های چندمستاجره
  • 27. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 28. جداسازی امنیتی بین مستاجران
  • 29. رمزنگاری داده‌ها و ارتباطات
  • 30. کاربرد GenAI در ارتقاء امنیت سیستم
  • 31. تشخیص نفوذ و رفتارهای مشکوک با GenAI
  • 32. مدیریت پیکربندی و استقرار
  • 33. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای سیستم‌های چندمستاجره
  • 34. استفاده از GenAI در اتوماسیون استقرار
  • 35. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری
  • 36. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه
  • 37. نقش GenAI در پیش‌بینی و کنترل هزینه‌ها
  • 38. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های ابری
  • 39. ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل لاگ
  • 40. کاربرد GenAI در تحلیل پیشگیرانه مشکلات
  • 41. ارتباطات بین سرویس‌ها (Service-to-Service Communication)
  • 42. الگوهای ارتباطی در میکروسرویس‌ها
  • 43. بهینه‌سازی ارتباطات با استفاده از GenAI
  • 44. طراحی API و مدیریت API Gateway
  • 45. استراتژی‌های طراحی API برای سیستم‌های چندمستاجره
  • 46. نقش GenAI در بهبود طراحی و مستندسازی API
  • 47. مدیریت وضعیت (State Management) در برنامه‌های توزیع‌شده
  • 48. الگوهای مدیریت وضعیت
  • 49. کاربرد GenAI در بهینه‌سازی مدیریت وضعیت
  • 50. تست و ارزیابی سیستم‌های چندمستاجره
  • 51. استراتژی‌های تست بار و عملکرد
  • 52. استفاده از GenAI در تولید سناریوهای تست
  • 53. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 54. مدیریت کانتینرها و ارکستراسیون (مانند Kubernetes)
  • 55. نقش GenAI در بهینه‌سازی تخصیص منابع کانتینر
  • 56. معماری‌های مبتنی بر رویداد (Event-Driven Architectures)
  • 57. الگوهای معماری مبتنی بر رویداد
  • 58. کاربرد GenAI در طراحی و بهینه‌سازی جریان‌های رویدادی
  • 59. مدیریت کش (Caching) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. استراتژی‌های کشینگ مؤثر
  • 61. نقش GenAI در پیش‌بینی الگوهای دسترسی به داده‌ها برای کشینگ
  • 62. بهینه‌سازی پایگاه داده‌های NoSQL
  • 63. طراحی اسکیمای مناسب برای NoSQL
  • 64. کاربرد GenAI در تحلیل و بهینه‌سازی کوئری‌های NoSQL
  • 65. معماری‌های میکروسرویس و مزایای آن
  • 66. اصول طراحی میکروسرویس
  • 67. نقش GenAI در شناسایی فرصت‌های تقسیم سرویس
  • 68. مدیریت وابستگی‌ها در سیستم‌های پیچیده
  • 69. استراتژی‌های کاهش وابستگی
  • 70. کاربرد GenAI در تحلیل وابستگی‌ها و پیشنهاد بهبود
  • 71. معماری‌های Serverless و مزایای آن
  • 72. طراحی برنامه‌های Serverless
  • 73. نقش GenAI در بهینه‌سازی توابع Serverless
  • 74. مدیریت خطا و بازگشت‌پذیری (Fault Tolerance)
  • 75. الگوهای مدیریت خطا
  • 76. کاربرد GenAI در پیش‌بینی و مدیریت خطاها
  • 77. بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 78. ابزارها و متدولوژی‌های چابک
  • 79. نقش GenAI در اتوماسیون وظایف توسعه
  • 80. معماری‌های توزیع‌شده و چالش‌های آن
  • 81. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 82. کاربرد GenAI در حل چالش‌های سیستم‌های توزیع‌شده
  • 83. بهینه‌سازی شبکه و ارتباطات
  • 84. استراتژی‌های کاهش تأخیر شبکه
  • 85. نقش GenAI در پیش‌بینی و مدیریت ترافیک شبکه
  • 86. معماری‌های داده‌محور (Data-Centric Architectures)
  • 87. اصول طراحی معماری‌های داده‌محور
  • 88. کاربرد GenAI در تحلیل و بهینه‌سازی جریان داده‌ها
  • 89. مدیریت چرخه حیات مستاجر (Tenant Lifecycle Management)
  • 90. فرآیندهای ثبت‌نام و حذف مستاجر
  • 91. نقش GenAI در اتوماسیون مدیریت مستاجران
  • 92. استراتژی‌های کاهش مصرف انرژی
  • 93. کاربرد GenAI در پیش‌بینی و مدیریت مصرف انرژی
  • 94. معماری‌های مبتنی بر میکرواستیت (Microstate Architectures)
  • 95. اصول طراحی میکرواستیت
  • 96. کاربرد GenAI در مدیریت و بهینه‌سازی میکرواستیت‌ها
  • 97. بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX) در پلتفرم‌های چندمستاجره
  • 98. نقش GenAI در تحلیل رفتار کاربران و شخصی‌سازی
  • 99. مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه داده‌های گراف
  • 100. طراحی گراف برای موارد استفاده خاص

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی معماری نرم‌افزارهای چندمستاجره با استفاده از هوش مصنوعی مولد (GenAI)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا