سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در عمل

کتاب پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در عمل

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 پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 2. مبانی MLOps برای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 3. چرخه حیات توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم کلیدی در عملیاتی‌سازی مدل‌ها
  • 5. اهمیت MLOps در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 6. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 7. طراحی معماری MLOps سازگار با ایران
  • 8. مدیریت داده در چرخه عمر مدل
  • 9. پیش‌پردازش داده برای تولید
  • 10. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ
  • 12. توسعه مدل با رویکرد تکرارپذیر
  • 13. مدیریت کد و نسخه‌بندی مدل
  • 14. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 16. متریک‌های کلیدی ارزیابی مدل
  • 17. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی
  • 18. مستندسازی فرآیند توسعه مدل
  • 19. بسته‌بندی مدل برای استقرار
  • 20. ایجاد کانتینرهای مدل (Docker)
  • 21. استقرار مدل بر روی زیرساخت‌های ابری (سازگار)
  • 22. استقرار مدل بر روی زیرساخت‌های داخلی
  • 23. مدیریت نسخه‌های مدل مستقر شده
  • 24. نظارت بر عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 25. شناسایی و مدیریت انحراف داده
  • 26. شناسایی و مدیریت انحراف مدل
  • 27. قابلیت اطمینان و تاب‌آوری سیستم‌های MLOps
  • 28. امنیت در چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 29. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
  • 30. حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 31. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و MLOps
  • 32. توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 33. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 34. استانداردهای قانونی و مقررات مربوطه
  • 35. انطباق مدل‌ها با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 36. ملاحظات شرعی در عملیاتی‌سازی مدل‌ها
  • 37. تعریف اهداف کسب‌وکار برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 38. ترجمه اهداف کسب‌وکار به معیارهای فنی
  • 39. انتخاب معماری مناسب برای مدل
  • 40. طراحی پایپ‌لاین‌های داده قابل اعتماد
  • 41. ساخت پایپ‌لاین‌های آموزش مدل خودکار
  • 42. مدیریت خودکار انتشار مدل
  • 43. تست خودکار در چرخه عمر مدل
  • 44. تست واحد برای کامپوننت‌های MLOps
  • 45. تست یکپارچه‌سازی برای پایپ‌لاین‌ها
  • 46. تست پذیرش مدل در محیط عملیاتی
  • 47. مانیتورینگ و هشداردهی خودکار
  • 48. لاگ‌گیری جامع از فرآیندهای MLOps
  • 49. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
  • 50. داشبوردهای مدیریتی MLOps
  • 51. مدیریت منابع محاسباتی
  • 52. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 53. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده (سازگار)
  • 54. استقرار مدل‌های Real-time
  • 55. استقرار مدل‌های Batch
  • 56. استقرار مدل‌های Edge
  • 57. معماری‌های Microservices برای مدل‌ها
  • 58. ارتباط بین سرویس‌ها (API Gateway)
  • 59. مدیریت صف پیام برای پردازش ناهمزمان
  • 60. تکنیک‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 61. تکنیک‌های Canary Deployment
  • 62. مدیریت بازخورد کاربران
  • 63. بازآموزی خودکار مدل‌ها
  • 64. تکامل مدل‌ها و پایپ‌لاین‌ها
  • 65. مدیریت دانش در تیم‌های MLOps
  • 66. همکاری بین تیم‌های توسعه و عملیات
  • 67. فرهنگ سازمانی MLOps
  • 68. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
  • 69. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های MLOps
  • 70. مدیریت مقیاس‌پذیری منابع ابری (سازگار)
  • 71. مدیریت مقیاس‌پذیری منابع داخلی
  • 72. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌ها
  • 73. استفاده از ابزارهای Caching
  • 74. موازی‌سازی پردازش‌ها
  • 75. کاهش تأخیر در استقرار مدل
  • 76. افزایش توان عملیاتی سیستم
  • 77. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 78. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 79. رمزنگاری داده‌ها و ارتباطات
  • 80. پروتکل‌های امنیتی در MLOps
  • 81. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 82. انطباق با استاندارد ISO 27001 (مفاهیم)
  • 83. مبانی داده‌کاوی اسلامی
  • 84. کاربرد داده‌کاوی در احکام شرعی
  • 85. تحلیل داده‌های متنی روایات
  • 86. مدل‌سازی پیش‌بینانه در فقه
  • 87. هوش مصنوعی در خدمات بانکی بدون ربا
  • 88. مدل‌های اعتبارسنجی اسلامی
  • 89. هوش مصنوعی در مدیریت ریسک بیمه
  • 90. مدیریت تقلب در معاملات اسلامی
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای آموزشی
  • 92. تولید محتوای آموزشی مبتنی بر نیاز کاربر
  • 93. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 94. ارزیابی اثربخشی محتوای آموزشی
  • 95. هوش مصنوعی در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 96. بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 97. پیش‌بینی خطاها و تأخیرها
  • 98. مدیریت منابع در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 99. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 100. پیش‌بینی روندهای اقتصادی (با احتیاط)

📚 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.