سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

کتاب پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

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 مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
  • 2. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 3. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
  • 4. نقش پلتفرم ابری گوگل (GCP) در MLOps
  • 5. محیط‌های توسعه و آزمایش در GCP
  • 6. مدیریت داده‌ها در GCP برای پروژه‌های ML
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها با ابزارهای GCP
  • 8. ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی و مدل‌ها در GCP
  • 9. مجموعه‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای GCP
  • 12. چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با GCP
  • 13. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل
  • 14. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
  • 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • 16. روش‌های مختلف استقرار مدل
  • 17. استقرار مدل به عنوان سرویس API
  • 18. استقرار مدل برای پیش‌بینی دسته‌ای
  • 19. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 20. مانیتورینگ و هشداردهی در GCP
  • 21. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی عملکرد مدل
  • 22. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 23. اتوماسیون چرخه عمر مدل
  • 24. پایپ‌لاین‌های MLOps در GCP
  • 25. ابزارهای ارکستراسیون در GCP
  • 26. مدیریت زیرساخت برای MLOps
  • 27. امنیت در پروژه‌های MLOps در GCP
  • 28. مدیریت دسترسی و هویت در GCP
  • 29. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 30. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و MLOps
  • 31. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 32. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 33. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
  • 34. کاربردهای MLOps در صنایع مختلف
  • 35. MLOps در حوزه سلامت و پزشکی
  • 36. MLOps در حوزه مالی و بانکی
  • 37. MLOps در حوزه خرده‌فروشی
  • 38. MLOps در حوزه تولید و صنعت
  • 39. یادگیری تقویتی و MLOps
  • 40. پردازش زبان طبیعی (NLP) و MLOps
  • 41. بینایی ماشین و MLOps
  • 42. معماری‌های کلان MLOps در GCP
  • 43. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای MLOps
  • 44. مدیریت مخازن کد و CI/CD در GCP
  • 45. ابزارهای تست خودکار برای مدل‌های ML
  • 46. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
  • 47. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Deploy
  • 48. مدیریت لاگ‌ها و ردیابی در GCP
  • 49. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
  • 50. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
  • 51. مفاهیم DevOps و ارتباط آن با MLOps
  • 52. پیاده‌سازی DevOps در پروژه‌های ML
  • 53. تیم‌سازی و فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 54. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
  • 55. برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری در GCP
  • 56. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های MLOps
  • 57. بهینه‌سازی مصرف منابع در GCP
  • 58. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در GCP
  • 59. نکات پیشرفته در MLOps با GCP
  • 60. MLOps برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. استفاده از TensorFlow Extended (TFX)
  • 62. استفاده از Kubeflow Pipelines
  • 63. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی در GCP
  • 64. استفاده از GPUs و TPUs در GCP
  • 65. نظارت بر هزینه‌های GPU/TPU
  • 66. مدیریت چرخه عمر داده‌های بزرگ
  • 67. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده
  • 68. استفاده از Cloud Storage برای داده‌های حجیم
  • 69. امنیت داده‌ها در BigQuery و Cloud Storage
  • 70. مستندسازی پروژه‌های MLOps
  • 71. استانداردهای مستندسازی در GCP
  • 72. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 73. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش MLOps
  • 74. منابع یادگیری تکمیلی در GCP
  • 75. جامعه و انجمن‌های MLOps
  • 76. مطالعات موردی MLOps در GCP
  • 77. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی MLOps
  • 78. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 79. آینده MLOps و هوش مصنوعی در GCP
  • 80. توسعه MLOps در سازمان‌های بزرگ
  • 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
  • 82. مدیریت تغییرات در فرآیندهای MLOps
  • 83. تضمین کیفیت در پروژه‌های ML
  • 84. تست A/B برای مدل‌های ML
  • 85. مدل‌های چند-مدلی و MLOps
  • 86. استفاده از AutoML در GCP
  • 87. MLOps برای یادگیری فدرال
  • 88. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 89. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های ML
  • 90. استفاده از Docker برای بسته‌بندی مدل‌ها
  • 91. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ترکیبی
  • 92. ملاحظات قانونی و انطباق در MLOps
  • 93. حفاظت از داده‌های حساس
  • 94. انطباق با مقررات محلی و بین‌المللی
  • 95. اصول طراحی سیستم‌های MLOps پایدار
  • 96. مدیریت خطا و بازیابی در GCP
  • 97. ارزیابی عملکرد کلی سیستم MLOps
  • 98. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری بلندمدت
  • 99. طراحی معماری انعطاف‌پذیر MLOps
  • 100. مفهوم "Infrastructure as Code" در MLOps

📚 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.