سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول مهندسی و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

کتاب اصول مهندسی و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

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 اصول مهندسی و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: مدیریت و ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و چرخه حیات پروژه
  • 3. اصول ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. نقش مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوشمند
  • 5. مراحل کلیدی در توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 6. تعریف مسئله و اهداف پروژه یادگیری ماشین
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 10. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 12. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب
  • 13. استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. پایش و نگهداری مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 15. مدیریت نسخه داده‌ها و مدل‌ها (Data & Model Versioning)
  • 16. ابزارها و فریم‌ورک‌های مدیریت پروژه ML
  • 17. مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 18. اصول طراحی معماری سیستم‌های هوشمند
  • 19. انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌های ML
  • 20. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس برای ML
  • 21. معماری‌های مبتنی بر کانتینر (Docker, Kubernetes)
  • 22. امنیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 23. حفظ حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات اخلاقی
  • 24. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 25. تیم‌سازی و مدیریت افراد در پروژه‌های ML
  • 26. نقش ذینفعان در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 27. روش‌های چابک (Agile) در توسعه ML
  • 28. اسکرام (Scrum) برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 29. کانبان (Kanban) برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 30. اصول DevOps و MLOps
  • 31. ابزارهای CI/CD برای پروژه‌های ML
  • 32. اتوماسیون در چرخه حیات ML
  • 33. مدیریت منابع محاسباتی در پروژه‌های ML
  • 34. استفاده از خدمات ابری برای ML (AWS, Azure, GCP)
  • 35. مدیریت هزینه در پروژه‌های ML
  • 36. کیفیت نرم‌افزار در پروژه‌های ML
  • 37. تست نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 38. تست واحد (Unit Testing) برای اجزای ML
  • 39. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 40. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 41. مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
  • 42. مهندسی عملکرد (Performance Engineering)
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 44. استقرار در محیط‌های لبه (Edge Deployment)
  • 45. استقرار در محیط‌های ابری
  • 46. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 47. تشخیص و مدیریت افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 48. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 49. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 51. روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عمل
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پروژه‌ها
  • 54. بینایی ماشین (Computer Vision) در پروژه‌ها
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 56. مدیریت پروژه برای مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 57. اصول اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
  • 58. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 59. حقوق مالکیت فکری در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 60. استانداردهای برنامه‌نویسی و کدنویسی
  • 61. اصول طراحی پایگاه داده برای پروژه‌های ML
  • 62. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در ML
  • 63. امنیت پایگاه داده‌ها
  • 64. انواع حملات سایبری رایج و راه‌های مقابله
  • 65. مبانی رمزنگاری و امنیت اطلاعات
  • 66. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 67. اصول حفاظت از اطلاعات حساس
  • 68. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه ML
  • 69. انتقال دانش و آموزش در پروژه‌ها
  • 70. ارزیابی و بازخورد در تیم‌ها
  • 71. مدیریت تعارضات در محیط کار
  • 72. اصول رهبری در پروژه‌های فنی
  • 73. کار تیمی مؤثر و همکاری
  • 74. ارتباطات مؤثر در تیم‌های فنی
  • 75. مدیریت زمان و اولویت‌بندی وظایف
  • 76. اصول مستندسازی فنی (Technical Documentation)
  • 77. راهنماهای سبک کدنویسی (Style Guides)
  • 78. استفاده از سیستم‌های کنترل نسخه (Git)
  • 79. اصول پیاده‌سازی محیط‌های توسعه (Development Environments)
  • 80. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
  • 81. ابزارهای پروفایلینگ و بهینه‌سازی کد
  • 82. مبانی تست A/B برای مدل‌های ML
  • 83. اصول طراحی تجربه کاربری (UX) برای سیستم‌های ML
  • 84. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های شخصی
  • 85. مقاوم‌سازی سیستم‌ها در برابر خطا
  • 86. مدیریت لاگ‌ها و پایش رویدادها
  • 87. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در سیستم‌ها
  • 88. اصول امنیت در معماری‌های توزیع‌شده
  • 89. مدیریت دارایی‌های نرم‌افزاری
  • 90. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning)
  • 91. مدیریت تغییرات (Change Management)
  • 92. اصول مدیریت پروژه در مقیاس بزرگ
  • 93. سازگاری با مقررات ملی در توسعه نرم‌افزار
  • 94. انطباق با استانداردهای فنی داخلی
  • 95. اصول توسعه نرم‌افزار امن و پایدار
  • 96. مبانی مدیریت کیفیت نرم‌افزار
  • 97. ارزیابی و انتخاب ابزارهای توسعه ML
  • 98. مدیریت پروژه‌های متن‌باز در ML
  • 99. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 100. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📚 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.