, ,

کتاب ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

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 ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ابزارها و زیرساخت‌های یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار”

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

پیمایش به بالا