, ,

کتاب مهندسی جامع یادگیری ماشین: از توسعه تا استقرار و نگهداری

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 مهندسی جامع یادگیری ماشین: از توسعه تا استقرار و نگهداری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های پیشرفته

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و داده

🎓 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 جامع یادگیری ماشین
  • 2. مبانی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 3. شناخت وظایف و مسئولیت‌های مهندس یادگیری ماشین
  • 4. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور
  • 5. مراحل کلیدی در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. اهمیت داده‌ها در موفقیت پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: گام اول
  • 8. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای بهبود مدل
  • 10. انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 11. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 12. مبانی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای وظایف مختلف
  • 14. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از Grid Search و Random Search
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 20. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 24. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
  • 25. اصول و روش‌های استقرار مدل
  • 26. بسته‌بندی مدل برای استقرار
  • 27. ساخت API برای سرویس‌دهی مدل
  • 28. انتخاب زیرساخت مناسب برای استقرار
  • 29. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 30. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
  • 31. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 32. پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 33. تشخیص و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 34. تشخیص و مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 35. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 36. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
  • 37. مستندسازی جامع پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 38. اصول مستندسازی فنی مدل‌ها و داده‌ها
  • 39. مستندسازی فرآیند توسعه و استقرار
  • 40. اصول مهندسی داده در مقیاس بزرگ
  • 41. معماری‌های سیستم‌های داده بزرگ
  • 42. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 43. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
  • 44. انبار داده (Data Warehousing) و دریاچه داده (Data Lake)
  • 45. تکنیک‌های مهندسی MLOps
  • 46. مبانی MLOps و اتوماسیون
  • 47. مدیریت چرخه حیات مدل در MLOps
  • 48. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 49. خودکارسازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 50. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 51. مدیریت ریسک و انطباق در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 52. شناخت ریسک‌های مرتبط با داده و مدل
  • 53. اصول انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 54. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. حفظ حریم خصوصی و عدالت در الگوریتم‌ها
  • 56. استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
  • 57. نمونه‌سازی و توسعه سریع مدل
  • 58. روش‌های چابک در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 59. ابزارهای نمونه‌سازی سریع
  • 60. مدیریت پروژه و همکاری تیمی
  • 61. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 62. تکنیک‌های مدیریت تیم‌های فنی
  • 63. ارتباطات مؤثر در پروژه‌های علمی
  • 64. مباحث پیشرفته در مهندسی یادگیری ماشین
  • 65. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 66. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 67. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 68. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 70. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
  • 71. بینایی ماشین (Computer Vision) پیشرفته
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 73. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 74. مدیریت انحرافات و خطاها در مدل‌های پیچیده
  • 75. روش‌های پیشرفته تنظیم فراپارامتر
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 77. مدیریت و بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 78. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 79. مقدمه‌ای بر مهندسی قابلیت اطمینان سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 80. اصول قابلیت اطمینان و دسترس‌پذیری
  • 81. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 82. ملاحظات امنیتی پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 83. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 84. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 85. مهندسی پایپ‌لاین‌های داده ایمن
  • 86. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌ها
  • 87. رمزنگاری و تکنیک‌های گمنام‌سازی داده
  • 88. فرهنگ مهندسی یادگیری ماشین در سازمان
  • 89. ایجاد و حفظ فرهنگ نوآوری و بهبود مستمر
  • 90. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری تجربیات
  • 91. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در صنعت
  • 92. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در کسب و کار
  • 93. چالش‌ها و راهکارها در دنیای واقعی
  • 94. آینده مهندسی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 95. روندهای نوظهور و فناوری‌های آینده
  • 96. نقش مهندس یادگیری ماشین در آینده
  • 97. مهارت‌های لازم برای موفقیت در حوزه مهندسی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی جامع یادگیری ماشین: از توسعه تا استقرار و نگهداری”

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

پیمایش به بالا