سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب سازماندهی و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای توسعه پایدار

کتاب سازماندهی و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای توسعه پایدار

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 سازماندهی و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای توسعه پایدار

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار در هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی کدنویسی پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. اصول توسعه پایدار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 3. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 4. اهمیت سازماندهی کد در پروژه‌های ML
  • 5. مبانی مدیریت نسخه (Version Control) با Git
  • 6. شاخه‌بندی (Branching) و ادغام (Merging) در Git
  • 7. مدیریت مخازن Git برای پروژه‌های تیمی
  • 8. اصول کدنویسی تمیز (Clean Code)
  • 9. نام‌گذاری صحیح متغیرها، توابع و کلاس‌ها
  • 10. نوشتن کدهای خوانا و قابل نگهداری
  • 11. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
  • 12. استفاده از ابزارهای مدیریت بسته (Package Managers)
  • 13. مدیریت محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
  • 14. اصول تست‌نویسی (Testing) در پروژه‌های ML
  • 15. انواع تست‌ها: Unit, Integration, End-to-End
  • 16. نوشتن تست‌های خودکار برای کد ML
  • 17. اصول اشکال‌زدایی (Debugging) مؤثر
  • 18. تکنیک‌های پیشرفته اشکال‌زدایی
  • 19. مستندسازی کد (Code Documentation)
  • 20. اهمیت مستندسازی برای همکاری تیمی
  • 21. نوشتن READMEهای جامع برای پروژه‌ها
  • 22. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 23. جدا کردن تنظیمات از کد
  • 24. استفاده از فایل‌های پیکربندی
  • 25. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 26. مدیریت و ردیابی ویژگی‌های مهندسی شده
  • 27. استانداردسازی فرآیند مهندسی ویژگی
  • 28. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 29. ذخیره‌سازی و سازماندهی مجموعه داده‌ها
  • 30. اصول پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 31. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 32. ابزارهای ردیابی آزمایش‌ها در ML
  • 33. ثبت پارامترها، متریک‌ها و خروجی‌ها
  • 34. مدیریت مدل‌ها (Model Management)
  • 35. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
  • 36. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 37. اصول استقرار مدل (Model Deployment)
  • 38. روش‌های مختلف استقرار مدل
  • 39. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 40. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 41. اهمیت پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 42. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 43. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 44. اصول و چرخه حیات MLOps
  • 45. ابزارهای کلیدی در MLOps
  • 46. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های ML
  • 47. ایجاد پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 48. استفاده از ابزارهای اتوماسیون
  • 49. مدیریت زیرساخت برای پروژه‌های ML
  • 50. استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud Services)
  • 51. مدیریت منابع محاسباتی
  • 52. امنیت در پروژه‌های ML
  • 53. اصول امن‌نویسی (Secure Coding)
  • 54. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 55. حریم خصوصی در داده‌های ML
  • 56. اصول حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
  • 57. مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 59. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
  • 60. اجتناب از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 61. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainability)
  • 62. تکنیک‌های افزایش شفافیت مدل
  • 63. ارزیابی قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 64. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 65. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 66. روش‌های اعتبارسنجی مدل
  • 67. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 68. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
  • 69. برنامه‌ریزی برای کاهش ریسک
  • 70. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های ML
  • 71. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 72. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 73. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار مقیاس‌پذیر
  • 74. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 75. مدیریت پروژه‌های بزرگ ML
  • 76. کار تیمی مؤثر در تیم‌های ML
  • 77. ارتباطات و هماهنگی در تیم‌های توزیع شده
  • 78. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 79. اصول توسعه پایدار نرم‌افزار
  • 80. نقش مهندسی نرم‌افزار در پایداری پروژه‌های ML
  • 81. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های ML
  • 82. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی
  • 83. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 84. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس در ML
  • 85. طراحی سیستم‌های ML با رویکرد میکروسرویس
  • 86. مزایا و چالش‌های معماری میکروسرویس
  • 87. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در ML
  • 88. ابزارها و تکنیک‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 89. یکپارچه‌سازی داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 90. اصول برنامه‌نویسی موازی و توزیع شده
  • 91. کاربرد برنامه‌نویسی موازی در آموزش مدل‌های ML
  • 92. تکنیک‌های موازی‌سازی در فریم‌ورک‌های ML
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مهندسی نرم‌افزار
  • 94. کاربرد RL در بهینه‌سازی کد و فرآیندها
  • 95. اصول طراحی سیستم‌های هوشمند برای توسعه نرم‌افزار
  • 96. مباحث پیشرفته در MLOps
  • 97. اتوماسیون پیشرفته پایپ‌لاین‌های ML
  • 98. مدیریت لایف‌سایکل کامل مدل
  • 99. امنیت در استقرار مدل‌های ML
  • 100. حفاظت از APIهای مدل

📚 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.