سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

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 طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پلتفرم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های یادگیری ماشین
  • 2. اصول معماری پلتفرم‌های ML
  • 3. مدیریت چرخه عمر مدل ML
  • 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای ML
  • 5. زیرساخت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 6. پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 7. پلتفرم‌های آموزش مدل ML
  • 8. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش
  • 9. تسریع آموزش مدل‌های عمیق
  • 10. بهینه‌سازی آموزش مدل‌ها
  • 11. مدیریت آزمایش‌ها در ML
  • 12. ردیابی پارامترها و معیارهای مدل
  • 13. استقرار مدل‌های ML
  • 14. زیرساخت‌های استنتاج بلادرنگ
  • 15. بهینه‌سازی استنتاج مدل
  • 16. پایش و نگهداری مدل‌های مستقر
  • 17. مدیریت نسخه مدل
  • 18. خودکارسازی خطوط لوله ML (MLOps)
  • 19. اصول مهندسی نرم‌افزار برای ML
  • 20. طراحی API برای سرویس‌های ML
  • 21. امنیت در پلتفرم‌های ML
  • 22. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 23. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 24. استانداردسازی در پلتفرم‌های ML
  • 25. ابزارهای متن‌باز در MLOps
  • 26. پلتفرم‌های ابری برای ML
  • 27. انتخاب ارائه‌دهنده ابر مناسب
  • 28. هزینه‌بندی و بهینه‌سازی هزینه در ابر
  • 29. ML در محیط‌های چند ابری
  • 30. ML در محیط‌های داخلی (On-premises)
  • 31. معماری میکروسرویس برای ML
  • 32. کانتینرسازی با Docker
  • 33. ارکستراسیون با Kubernetes
  • 34. پلتفرم‌های داده برای ML
  • 35. انبارهای داده و دریاچه‌های داده
  • 36. مدیریت کلان‌داده‌ها (Big Data)
  • 37. ابزارهای پردازش کلان‌داده‌ها (Spark, Flink)
  • 38. پایپ‌لاین‌های ETL/ELT برای ML
  • 39. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی
  • 40. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 41. مدیریت مخزن ویژگی (Feature Store)
  • 42. مدل‌های یادگیری تقویتی (RL) در پلتفرم‌ها
  • 43. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و زیرساخت‌ها
  • 46. تولید متن و پردازش زبان طبیعی
  • 47. تشخیص و پردازش تصویر
  • 48. زیرساخت‌های یادگیری ترکیبی (Hybrid Learning)
  • 49. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری پلتفرم ML
  • 50. مدیریت ریسک در پلتفرم‌های ML
  • 51. بهبود مستمر پلتفرم ML
  • 52. تست و اعتبارسنجی پلتفرم ML
  • 53. مستندسازی پلتفرم ML
  • 54. آموزش و توانمندسازی تیم ML
  • 55. نقش مهندس ML (ML Engineer)
  • 56. همکاری بین تیم‌های داده و مهندسی
  • 57. پلتفرم‌های ML برای حوزه‌های خاص (مالی، سلامت)
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی و ML
  • 59. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های ML (XAI)
  • 60. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 61. مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 62. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 63. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 65. پردازش گراف در ML
  • 66. یادگیری عمیق برای داده‌های ساختاریافته
  • 67. زیرساخت‌های یادگیری عصبی (Neural Learning)
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 71. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 72. یادگیری با نظارت ضعیف (Weakly Supervised Learning)
  • 73. مدیریت دانش در پلتفرم ML
  • 74. اتصال به منابع داده خارجی
  • 75. امنیت داده‌ها در مرحله استنتاج
  • 76. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ML
  • 77. مدیریت منابع GPU و TPU
  • 78. پلتفرم‌های ML بدون کد (No-code ML)
  • 79. پلتفرم‌های ML کم‌کد (Low-code ML)
  • 80. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 81. مدیریت خطاهای پلتفرم ML
  • 82. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 83. انطباق با مقررات (Compliance) در ML
  • 84. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
  • 85. پایش عملکرد پلتفرم ML
  • 86. تجزیه و تحلیل ریشه‌یابی مشکلات
  • 87. اتوماسیون تست مدل‌های ML
  • 88. توسعه چابک (Agile) در MLOps
  • 89. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
  • 90. بازخورد از کاربران نهایی
  • 91. ارزیابی تاثیر تجاری مدل‌های ML
  • 92. برنامه‌ریزی ظرفیت پلتفرم ML
  • 93. استراتژی خروج از پلتفرم‌های ML
  • 94. رهبری فنی در تیم‌های ML
  • 95. مدیریت دانش فنی در سازمان
  • 96. آموزش مستمر در حوزه ML
  • 97. آینده پلتفرم‌های ML
  • 98. ملاحظات فرهنگی در پیاده‌سازی ML
  • 99. مقایسه پلتفرم‌های تجاری و متن‌باز
  • 100. توسعه پلتفرم ML داخلی (In-house)

📚 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.