, ,

کتاب ساخت، ارزیابی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

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 ساخت، ارزیابی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 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 مهندسی یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی در عملیاتی‌سازی مدل‌ها
  • 3. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
  • 4. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 7. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های مرتبط
  • 8. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. ارزیابی اولیه مدل
  • 11. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 12. آموزش مدل‌های پایه (Baseline Models)
  • 13. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 14. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای استاندارد
  • 16. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 17. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 18. شناسایی و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 19. شناسایی و مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
  • 20. تکنیک‌های تنظیم مدل
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 24. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 25. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. انتخاب پلتفرم پیاده‌سازی
  • 29. مقدمه‌ای بر ابزارهای MLOps
  • 30. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 31. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
  • 32. ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
  • 33. اتوماسیون فرآیند آموزش و ارزیابی
  • 34. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 35. استقرار مدل به عنوان سرویس (API)
  • 36. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 37. استقرار مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 38. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
  • 39. ردیابی انحراف داده (Data Drift)
  • 40. ردیابی انحراف مدل (Model Drift)
  • 41. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 42. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 43. مدیریت داده‌ها در چرخه عمر MLOps
  • 44. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
  • 45. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 46. مقدمه‌ای بر تست در یادگیری ماشین
  • 47. تست واحد (Unit Testing) برای کامپوننت‌های مدل
  • 48. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای پایپ‌لاین‌ها
  • 49. تست عملکرد (Performance Testing) مدل‌ها
  • 50. تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing)
  • 51. ملاحظات امنیتی در MLOps
  • 52. امنیت داده‌ها در طول چرخه عمر
  • 53. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
  • 54. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 55. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
  • 56. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 57. عدالت و انصاف در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 58. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 59. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 60. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 61. کاربردها در حوزه سلامت
  • 62. کاربردها در حوزه مالی
  • 63. کاربردها در حوزه صنعت و تولید
  • 64. کاربردها در حوزه خرده‌فروشی
  • 65. کاربردها در حوزه حمل و نقل
  • 66. کاربردها در حوزه انرژی
  • 67. کاربردها در حوزه کشاورزی
  • 68. کاربردها در حوزه آموزش
  • 69. کاربردها در حوزه حکمرانی و خدمات عمومی
  • 70. مباحث پیشرفته در MLOps
  • 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 72. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 73. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 74. مدل‌های یادگیری ماشین قابل تفسیر
  • 75. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 76. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس برای MLOps
  • 77. سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 78. ابزارهای ارکستراسیون (Orchestration Tools)
  • 79. هماهنگ‌سازی بین تیم‌های توسعه و عملیات
  • 80. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
  • 81. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 82. مدیریت هزینه در MLOps
  • 83. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) برای پروژه‌های ML
  • 84. روندهای آینده در MLOps
  • 85. هوش مصنوعی خودکار (AutoML)
  • 86. MLOps در محیط‌های چند ابری (Multi-Cloud)
  • 87. MLOps برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 88. تأثیر MLOps بر نوآوری سازمانی
  • 89. اصول مهندسی مسئولانه در توسعه هوش مصنوعی
  • 90. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 91. مقدمه‌ای بر استانداردهای صنعتی در MLOps
  • 92. بهینه‌سازی فرآیندها با استفاده از یادگیری ماشین
  • 93. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 94. استفاده از مدل‌های گراف (Graph Models)
  • 95. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهایشان
  • 96. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 97. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها
  • 98. نقش MLOps در تحول دیجیتال
  • 99. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای کسب‌وکار
  • 100. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

📚 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 ساخت، ارزیابی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل”

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

پیمایش به بالا