سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML

کتاب طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML

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 اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از Azure ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر طراحی و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با Azure Machine Learning
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 4. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. مدیریت داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 7. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 8. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. انتخاب و اعتبارسنجی مدل
  • 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 15. بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 17. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 22. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 23. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 24. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 25. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 26. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 28. معماری‌های پیشرفته مدل‌ها
  • 29. اصول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 30. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 31. اتوماسیون در MLOps
  • 32. هماهنگ‌سازی و مدیریت گردش کار (Workflows)
  • 33. نظارت و هشداردهی در MLOps
  • 34. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 35. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 37. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 38. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 39. عدالت در هوش مصنوعی
  • 40. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 41. کاربردها و سناریوهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 42. یادگیری ماشین در پردازش داده‌های کلان
  • 43. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
  • 44. یادگیری ماشین در سلامت و پزشکی
  • 45. یادگیری ماشین در تولید و صنعت
  • 46. یادگیری ماشین در خدمات مشتری
  • 47. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 48. یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
  • 49. یادگیری ماشین در پیش‌بینی و تحلیل روندها
  • 50. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. یادگیری ماشین در پردازش تصویر و ویدئو
  • 52. یادگیری ماشین در پردازش صوت
  • 53. یادگیری ماشین در رباتیک
  • 54. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 55. یادگیری ماشین در حمل و نقل هوشمند
  • 56. یادگیری ماشین در آموزش
  • 57. یادگیری ماشین در محیط زیست
  • 58. مفاهیم پایه آماری برای یادگیری ماشین
  • 59. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 60. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین
  • 61. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 62. مقدمه‌ای بر Azure ML Studio
  • 63. ایجاد فضای کاری در Azure ML
  • 64. مدیریت مجموعه داده‌ها در Azure ML
  • 65. ساخت پردازشگرهای داده (Data Pipelines)
  • 66. آموزش مدل با استفاده از اسکریپت‌ها
  • 67. آموزش مدل با استفاده از طراح (Designer)
  • 68. استقرار مدل به عنوان سرویس وب
  • 69. مدیریت استقرارها (Deployments)
  • 70. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 71. استفاده از Azure ML SDK
  • 72. اتوماسیون گردش کار با Azure ML Pipelines
  • 73. مدیریت محیط‌های محاسباتی (Compute Environments)
  • 74. استفاده از مخازن کد (Datastores)
  • 75. مدیریت آزمایش‌ها (Experiments)
  • 76. ردیابی پارامترها و متریک‌ها
  • 77. مدیریت مدل‌ها (Models)
  • 78. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی
  • 79. اتصال به منابع داده خارجی
  • 80. امنیت و کنترل دسترسی در Azure ML
  • 81. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 82. استفاده از Azure Key Vault
  • 83. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 84. بهینه‌سازی هزینه در Azure ML
  • 85. انتخاب منابع محاسباتی مناسب
  • 86. مدیریت چرخه عمر دارایی‌ها (Assets)
  • 87. نکات و ترفندهای پیشرفته در Azure ML
  • 88. ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 89. طراحی معماری‌های هوش مصنوعی سازگار با قوانین
  • 90. پیاده‌سازی اصول MLOps در پروژه‌های عملی
  • 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 92. مستندسازی فنی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 93. ارتباطات و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 94. ارزیابی و انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها
  • 95. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 96. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌ها
  • 97. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 98. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 99. آموزش و توسعه مهارت در حوزه هوش مصنوعی
  • 100. نقش متخصصان یادگیری ماشین در جامعه

📚 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.