, ,

کتاب طراحی زیرساخت استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

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 طراحی زیرساخت استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت ابری

موضوع میانی: استقرار و مدیریت سرویس‌های ابری

🎓 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 زیرساخت‌های ابری برای یادگیری ماشین
  • 2. انتخاب سرویس‌های AWS برای استقرار مدل
  • 3. مبانی AWS EC2 برای استقرار مدل
  • 4. استفاده از Amazon SageMaker برای استقرار
  • 5. مقایسه SageMaker با EC2 برای استقرار مدل
  • 6. مفاهیم کانتینرسازی (Containerization)
  • 7. Docker برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. استقرار مدل‌ها با استفاده از Amazon EKS
  • 9. مزایای استفاده از EKS برای استقرار مدل
  • 10. Amazon ECS برای مدیریت کانتینرها
  • 11. مقایسه EKS و ECS
  • 12. مقدمه‌ای بر AWS Lambda برای توابع بدون سرور
  • 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Lambda
  • 14. محدودیت‌ها و ملاحظات Lambda
  • 15. معماری‌های Serverless برای استقرار مدل
  • 16. استفاده از API Gateway برای دسترسی به مدل
  • 17. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. IAM و مدیریت دسترسی در AWS
  • 19. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
  • 20. استراتژی‌های مدیریت کلید با KMS
  • 21. مقدمه‌ای بر زیرساخت به عنوان کد (IaC)
  • 22. استفاده از AWS CloudFormation
  • 23. نوشتن قالب‌های CloudFormation
  • 24. مدیریت وضعیت زیرساخت با CloudFormation
  • 25. AWS CDK برای تعریف زیرساخت با کد
  • 26. مزایای استفاده از CDK
  • 27. استقرار زیرساخت با CDK
  • 28. مقدمه‌ای بر AWS Systems Manager
  • 29. مدیریت پیکربندی با Systems Manager
  • 30. پچینگ و به‌روزرسانی سیستم‌ها
  • 31. نظارت بر زیرساخت و عملکرد مدل
  • 32. Amazon CloudWatch برای جمع‌آوری لاگ‌ها
  • 33. ایجاد داشبوردهای سفارشی در CloudWatch
  • 34. تنظیم آلارم‌ها در CloudWatch
  • 35. AWS X-Ray برای ردیابی درخواست‌ها
  • 36. تجزیه و تحلیل عملکرد با X-Ray
  • 37. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری
  • 38. بهینه‌سازی هزینه‌های EC2
  • 39. بهینه‌سازی هزینه‌های SageMaker
  • 40. استراتژی‌های کاهش هزینه‌های کلی
  • 41. مقدمه‌ای بر شبکه‌های ابری در AWS
  • 42. Amazon VPC برای شبکه‌های خصوصی مجازی
  • 43. زیرشبکه‌ها، جداول مسیریابی و گروه‌های امنیتی
  • 44. نکات امنیتی در پیکربندی VPC
  • 45. AWS Direct Connect و VPN برای اتصال
  • 46. انتقال داده‌ها به و از AWS
  • 47. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی اشیاء
  • 48. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های آموزشی
  • 49. مدیریت چرخه عمر در S3
  • 50. Amazon EFS برای سیستم فایل اشتراکی
  • 51. استفاده از EFS در سناریوهای یادگیری ماشین
  • 52. Amazon FSx برای سیستم‌های فایل پیشرفته
  • 53. مقایسه S3، EFS و FSx
  • 54. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده در AWS
  • 55. Amazon RDS برای پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 56. انتخاب موتور پایگاه داده مناسب
  • 57. Amazon DynamoDB برای پایگاه‌های داده NoSQL
  • 58. استفاده از DynamoDB برای داده‌های مدل
  • 59. مدیریت پایگاه داده در AWS
  • 60. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
  • 61. افزایش دسترس‌پذیری و مقیاس‌پذیری
  • 62. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ و گزارش‌دهی
  • 63. استفاده از AWS Config برای پیگیری تغییرات
  • 64. مدیریت حسابرسی با AWS CloudTrail
  • 65. مستندسازی زیرساخت استقرار
  • 66. استانداردهای کدنویسی برای زیرساخت
  • 67. استفاده از Git برای کنترل نسخه زیرساخت
  • 68. فرآیندهای CI/CD برای استقرار مدل
  • 69. استفاده از AWS CodePipeline
  • 70. استفاده از AWS CodeBuild
  • 71. استفاده از AWS CodeDeploy
  • 72. اتوماسیون استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. ملاحظات امنیتی در pipelines CI/CD
  • 74. مدیریت رازها در pipelines
  • 75. استقرار مدل‌های Real-time
  • 76. استقرار مدل‌های Batch
  • 77. انتخاب استراتژی استقرار مناسب
  • 78. بهینه‌سازی زمان استقرار
  • 79. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری خودکار
  • 80. تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار در SageMaker
  • 81. مقیاس‌پذیری خودکار در EKS/ECS
  • 82. ملاحظات مربوط به قابلیت اطمینان
  • 83. استراتژی‌های تحمل خطا
  • 84. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 85. طراحی زیرساخت برای قابلیت اطمینان بالا
  • 86. امتحان و اعتبارسنجی زیرساخت
  • 87. مستندسازی فرآیندهای عملیاتی
  • 88. آموزش تیم عملیاتی
  • 89. بررسی و بهبود مستمر زیرساخت
  • 90. درس‌های آموخته از استقرار
  • 91. ارزیابی مجدد انتخاب‌های زیرساخت
  • 92. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS
  • 93. ملاحظات قانونی و انطباق در استقرار
  • 94. حفاظت از داده‌های حساس کاربران
  • 95. مدیریت مجوزهای دسترسی به مدل
  • 96. شفافیت در فرآیند استقرار
  • 97. تعهد به اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 98. نظارت مستمر بر عملکرد و امنیت
  • 99. به‌روزرسانی پروتکل‌های امنیتی
  • 100. آمادگی برای تهدیدات سایبری

📚 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 طراحی زیرساخت استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS”

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

پیمایش به بالا