سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

کتاب ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

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 ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق
  • 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 3. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های توسعه
  • 4. ابزارهای مدیریت بسته پایتون
  • 5. مفاهیم کانتینرسازی با Docker
  • 6. ساخت ایمیج‌های Docker برای یادگیری عمیق
  • 7. استفاده از Docker Compose برای ارکستراسیون
  • 8. مقدمه‌ای بر سیستم‌های کنترل نسخه Git
  • 9. مدیریت کد منبع با Git
  • 10. استراتژی‌های Branching و Merging در Git
  • 11. سرویس‌های میزبانی کد مانند GitHub و GitLab
  • 12. زیرساخت‌های ابری برای یادگیری عمیق
  • 13. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 14. استفاده از ماشین‌های مجازی در ابر
  • 15. ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس‌های ابری
  • 16. شبکه‌سازی و امنیت در محیط‌های ابری
  • 17. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
  • 18. طراحی و توسعه میکروسرویس‌ها
  • 19. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
  • 20. مدیریت و مانیتورینگ میکروسرویس‌ها
  • 21. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 22. طراحی و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 23. استفاده از SQL در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 24. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 25. انواع پایگاه‌های داده NoSQL و کاربردهای آن‌ها
  • 26. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL در یادگیری عمیق
  • 27. مقدمه‌ای بر سیستم‌های صف پیام
  • 28. استفاده از RabbitMQ یا Kafka
  • 29. مدیریت داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 30. مقدمه‌ای بر ابزارهای Orchestration
  • 31. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
  • 32. مفاهیم Deploy کردن مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. استفاده از ابزارهای CI/CD
  • 34. پایپ‌لاین‌های خودکار تست و استقرار
  • 35. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. مقدمه‌ای بر ابزارهای ردیابی و پروفایلینگ
  • 37. استفاده از ابزارهای Visualizing Performance
  • 38. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
  • 39. استفاده از ابزارهای مدیریت تنظیمات
  • 40. مقدمه‌ای بر امنیت در توسعه نرم‌افزار
  • 41. اصول امنیتی در توسعه وب
  • 42. امنیت APIها و سرویس‌های RESTful
  • 43. مدیریت احراز هویت و مجوز دسترسی (Authentication & Authorization)
  • 44. استفاده از OAuth 2.0 و OpenID Connect
  • 45. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 46. پردازش داده‌های حجیم با Spark
  • 47. استفاده از Hadoop Ecosystem
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی قابل تفسیر (XAI)
  • 49. ابزارهای XAI برای درک مدل‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 51. روش‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 52. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
  • 53. پلتفرم‌های MLOps
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 55. ابزارهای یادگیری تقویتی
  • 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 57. کاربرد GNNs در داده‌های رابطه‌ای
  • 58. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 59. ابزارهای NLP و مدل‌های پیشرفته
  • 60. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 61. ابزارهای بینایی ماشین و مدل‌های پیشرفته
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 63. استفاده از Horovod یا PyTorch Distributed
  • 64. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 65. تکنیک‌های کوانتیزاسیون و هرس مدل
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 67. پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 69. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 71. طراحی مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 72. مقدمه‌ای بر AutoML
  • 73. ابزارهای AutoML برای بهینه‌سازی مدل
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 75. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
  • 76. مقدمه‌ای بر مدل‌های Transformer
  • 77. معماری و کاربردهای مدل‌های Transformer
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های Diffusion
  • 79. پیاده‌سازی و کاربردهای مدل‌های Diffusion
  • 80. مقدمه‌ای بر Edge AI
  • 81. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌ها
  • 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 83. مسائل اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 85. تدوین چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری
  • 86. مقدمه‌ای بر قوانین و مقررات مرتبط با داده
  • 87. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 88. مقدمه‌ای بر استانداردهای توسعه نرم‌افزار
  • 89. بهبود کیفیت کد و مستندسازی
  • 90. مقدمه‌ای بر تیم‌ورک و همکاری در پروژه‌های بزرگ
  • 91. مدیریت پروژه و ارتباطات تیمی
  • 92. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی زیرساخت
  • 93. کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
  • 94. مقدمه‌ای بر ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
  • 95. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی
  • 96. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش در تیم‌های فنی
  • 97. ثبت و اشتراک‌گذاری تجربیات
  • 98. مقدمه‌ای بر طراحی تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های AI
  • 99. ایجاد رابط‌های کاربری بصری و کارآمد
  • 100. مقدمه‌ای بر تست A/B در مدل‌های یادگیری عمیق

📚 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.