, ,

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

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 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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس”

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

پیمایش به بالا