سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پردازش داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی جاوا
  • 3. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
  • 4. مفاهیم پایه‌ای پردازش داده
  • 5. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 10. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 14. پردازش تصویر و تحلیل آن
  • 15. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
  • 16. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
  • 17. روش‌های تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق
  • 18. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 19. Deep Java Library (DJL) چیست؟
  • 20. نصب و راه‌اندازی DJL
  • 21. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در DJL
  • 22. آموزش مدل‌های سفارشی با DJL
  • 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با DJL
  • 24. پردازش داده‌های متنی با DJL
  • 25. پردازش داده‌های تصویری با DJL
  • 26. کار با مدل‌های NLP در DJL
  • 27. کار با مدل‌های بینایی ماشین در DJL
  • 28. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
  • 29. مفاهیم Big Data و اکوسیستم آن
  • 30. معماری‌های پردازش داده‌های کلان
  • 31. معرفی Apache Kafka برای جریان داده
  • 32. کار با Kafka در DJL
  • 33. معرفی Apache Spark برای پردازش داده
  • 34. کار با Spark در DJL
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
  • 36. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) مدل‌ها
  • 37. چالش‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 38. معرفی Quarkus برای توسعه برنامه‌های جاوا
  • 39. مزایای Quarkus در توسعه سریع
  • 40. نصب و راه‌اندازی Quarkus
  • 41. ایجاد یک برنامه ساده با Quarkus
  • 42. پیکربندی برنامه Quarkus
  • 43. کار با RESTful API در Quarkus
  • 44. اتصال Quarkus به پایگاه داده
  • 45. مدیریت وابستگی‌ها در Quarkus
  • 46. تجمیع (Containerization) با Docker
  • 47. استقرار برنامه‌های Quarkus با Docker
  • 48. مقدمه‌ای بر Kubernetes
  • 49. استقرار برنامه‌های Quarkus در Kubernetes
  • 50. پایش (Monitoring) عملکرد برنامه‌ها
  • 51. ثبت وقایع (Logging) در Quarkus
  • 52. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Quarkus
  • 53. بهینه‌سازی سرعت اجرای برنامه
  • 54. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Quarkus
  • 55. ادغام DJL با Quarkus
  • 56. ساخت API برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. استقرار مدل‌های NLP در Quarkus
  • 58. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در Quarkus
  • 59. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 60. تست و اعتبارسنجی مدل‌های مستقر شده
  • 61. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 62. اصول امنیت سایبری در برنامه‌های جاوا
  • 63. جلوگیری از حملات رایج
  • 64. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 65. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 67. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 68. هوش مصنوعی در خدمات مالی
  • 69. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 70. هوش مصنوعی در تولید
  • 71. هوش مصنوعی در آموزش
  • 72. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 73. روندهای جدید در DJL
  • 74. روندهای جدید در Quarkus
  • 75. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 76. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 77. کاربرد GANs در تولید داده
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing)
  • 79. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 80. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌ها
  • 81. مقدمه‌ای بر Edge AI
  • 82. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه
  • 83. بهینه‌سازی مدل‌ها برای Edge AI
  • 84. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 85. چرخه حیات مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. ابزارهای MLOps
  • 87. چالش‌های مقیاس‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 88. راهکارهای مقیاس‌پذیری در استقرار مدل
  • 89. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 90. استفاده از خدمات ابری برای هوش مصنوعی
  • 91. مقدمه‌ای بر تعامل انسان و ماشین
  • 92. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 93. تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 94. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 95. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 96. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حساس
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 98. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 99. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با DJL
  • 100. آینده هوش مصنوعی و نوآوری‌های پایدار

📚 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.