, ,

کتاب سازماندهی و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای توسعه پایدار

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 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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب سازماندهی و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای توسعه پایدار”

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

پیمایش به بالا