کتاب مدیریت و پیاده‌سازی پلتفرم مرکزی یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز

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 مدیریت و پیاده‌سازی پلتفرم مرکزی یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پلتفرم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری تحت نظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 8. چالش‌های مدیریت پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 9. معماری پلتفرم یادگیری ماشین مرکزی
  • 10. مزایای پلتفرم مرکزی یادگیری ماشین
  • 11. مقدمه‌ای بر ابزارهای متن‌باز در یادگیری ماشین
  • 12. معرفی Kubeflow
  • 13. مزایای استفاده از Kubeflow
  • 14. نصب و پیکربندی اولیه Kubeflow
  • 15. مفاهیم کلیدی Kubeflow
  • 16. Pipelines در Kubeflow
  • 17. Components در Kubeflow
  • 18. Experiments و Runs در Kubeflow
  • 19. Notebooks در Kubeflow
  • 20. Training Jobs در Kubeflow
  • 21. Hyperparameter Tuning در Kubeflow
  • 22. Serving Models در Kubeflow
  • 23. Metadata Tracking در Kubeflow
  • 24. Pipeline Orchestration
  • 25. مدیریت داده در پلتفرم یادگیری ماشین
  • 26. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 27. پردازش و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 28. نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
  • 29. امنیت داده‌ها
  • 30. مدیریت مدل‌ها
  • 31. نسخه‌بندی مدل‌ها (Model Versioning)
  • 32. ثبت و ردیابی مدل‌ها
  • 33. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 34. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 35. مانیتورینگ مدل‌ها
  • 36. مدیریت منابع محاسباتی
  • 37. استفاده از کانتینرها (Docker)
  • 38. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
  • 39. مدیریت منابع در Kubernetes
  • 40. مقیاس‌پذیری پلتفرم
  • 41. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • 42. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 43. احراز هویت و مجوزدهی
  • 44. امنیت پلتفرم
  • 45. پایش و لاگ‌برداری (Monitoring & Logging)
  • 46. جمع‌آوری لاگ‌ها
  • 47. تحلیل لاگ‌ها
  • 48. پایش عملکرد پلتفرم
  • 49. پایش استفاده از منابع
  • 50. راهکارهای ذخیره‌سازی در Kubeflow
  • 51. ذخیره‌سازی ابری (Cloud Storage)
  • 52. ذخیره‌سازی محلی (Local Storage)
  • 53. سیستم‌های فایل توزیع شده (Distributed File Systems)
  • 54. مدیریت حجم‌ها (Volumes) در Kubernetes
  • 55. شبکه‌بندی در Kubeflow
  • 56. مفاهیم شبکه در Kubernetes
  • 57. سرویس‌ها (Services) و Ingress
  • 58. مدیریت ترافیک
  • 59. امنیت شبکه
  • 60. آموزش مدل‌ها در مقیاس بزرگ
  • 61. آموزش توزیع شده (Distributed Training)
  • 62. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع شده
  • 63. استفاده از GPUها برای آموزش
  • 64. بهینه‌سازی زمان آموزش
  • 65. استقرار مدل‌ها برای پیش‌بینی
  • 66. استقرار مدل‌های Real-time
  • 67. استقرار مدل‌های Batch
  • 68. تست A/B مدل‌ها
  • 69. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 70. اصول MLOps
  • 71. ابزارهای MLOps
  • 72. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 73. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 74. پایش و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 75. مستندسازی پلتفرم
  • 76. راهنمای کاربران
  • 77. راهنمای مدیران سیستم
  • 78. مستندسازی APIها
  • 79. بهبود مستمر پلتفرم
  • 80. بازخورد کاربران
  • 81. بررسی و تحلیل عملکرد پلتفرم
  • 82. اعمال به‌روزرسانی‌ها و ارتقاءها
  • 83. مدیریت هزینه‌ها
  • 84. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 85. برنامه‌ریزی ظرفیت
  • 86. گزارش‌دهی هزینه‌ها
  • 87. مقایسه با سایر پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 88. مزایا و معایب Kubeflow
  • 89. مقایسه با پلتفرم‌های ابری (AWS SageMaker, Azure ML, GCP AI Platform)
  • 90. مقایسه با ابزارهای متن‌باز دیگر
  • 91. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 92. پیاده‌سازی پلتفرم در سازمان‌های مشابه
  • 93. تجربیات موفق و چالش‌ها
  • 94. درس‌های آموخته شده
  • 95. آینده پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 96. روندهای نوظهور
  • 97. نقش هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌ها
  • 98. امنیت و حریم خصوصی در آینده
  • 99. نکات پیشرفته در Kubeflow
  • 100. سفارشی‌سازی کامپوننت‌ها

📚 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.