کتاب مدیریت و بهینه‌سازی برنامه‌های یادگیری ماشین با Kubeflow

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 بهینه‌سازی برنامه‌های یادگیری ماشین با Kubeflow

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت برنامه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت برنامه‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با چالش‌های کاربردی یادگیری ماشین
  • 3. معرفی Kubeflow و اهداف آن
  • 4. معماری Kubeflow
  • 5. نصب و پیکربندی Kubeflow
  • 6. اصول پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 7. ایجاد اولین پایپ‌لاین با Kubeflow Pipelines
  • 8. کامپوننت‌های پایپ‌لاین Kubeflow
  • 9. سازماندهی پروژه‌ها در Kubeflow
  • 10. مدیریت داده در Kubeflow
  • 11. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 12. پیش‌پردازش داده با استفاده از Kubeflow
  • 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Kubeflow
  • 14. تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 15. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 16. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 17. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. استقرار مدل با Kubeflow Serving
  • 19. تکنیک‌های تست مدل
  • 20. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 21. مانیتورینگ مدل مستقر شده
  • 22. بازآموزی مدل‌ها
  • 23. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 24. امنیت در Kubeflow
  • 25. اصول امنیت در سیستم‌های داده
  • 26. امنیت در Kubeflow
  • 27. مدیریت دسترسی‌ها در Kubeflow
  • 28. تنظیمات امنیتی Kubeflow
  • 29. کاربرد Kubeflow در پروژه‌های واقعی
  • 30. مثال‌های کاربردی از Kubeflow
  • 31. مطالعات موردی پیاده‌سازی Kubeflow
  • 32. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی ML
  • 33. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 34. استفاده از Kubeflow برای حل چالش‌ها
  • 35. مفاهیم پیشرفته در Kubeflow
  • 36. هماهنگ‌سازی وظایف در Kubeflow
  • 37. مدیریت منابع در Kubeflow
  • 38. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 39. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 40. استفاده از GPU در Kubeflow
  • 41. مدیریت کانتینرها در Kubeflow
  • 42. Docker و Kubernetes برای ML
  • 43. اصول Kubernetes
  • 44. کاربرد Kubernetes در ML
  • 45. اورکستریشن با Kubernetes
  • 46. Kubeflow و Kubernetes
  • 47. مقایسه Kubeflow با ابزارهای دیگر
  • 48. ابزارهای مدیریت ML
  • 49. مقایسه Kubeflow با MLflow
  • 50. مقایسه Kubeflow با TensorFlow Extended
  • 51. مقایسه Kubeflow با Apache Airflow
  • 52. معیارهای انتخاب ابزار مناسب
  • 53. ارزیابی ابزارهای مدیریت ML
  • 54. ملاحظات فنی در انتخاب ابزار
  • 55. ملاحظات عملیاتی در انتخاب ابزار
  • 56. ملاحظات امنیتی در انتخاب ابزار
  • 57. آینده مدیریت برنامه‌های یادگیری ماشین
  • 58. روندهای نوظهور در ML Ops
  • 59. نقش Kubeflow در آینده ML Ops
  • 60. نوآوری‌ها در Kubeflow
  • 61. پروژه‌های مرتبط با Kubeflow
  • 62. مشارکت در جامعه Kubeflow
  • 63. یادگیری مستمر در ML Ops
  • 64. منابع آموزشی تکمیلی
  • 65. استانداردهای کدنویسی در ML
  • 66. مدیریت خطا در برنامه‌های ML
  • 67. ثبت وقایع (Logging) در Kubeflow
  • 68. مانیتورینگ سراسری سیستم
  • 69. نظارت بر سلامت اجزای Kubeflow
  • 70. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
  • 71. اصول DevOps برای ML
  • 72. CI/CD برای برنامه‌های ML
  • 73. اتوماسیون در ML Ops
  • 74. تست پذیری سیستم‌های ML
  • 75. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 76. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 77. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 78. همکاری تیمی در پروژه‌های ML
  • 79. مستندسازی در ML Ops
  • 80. اصول معماری سیستم‌های داده
  • 81. مقیاس‌پذیری سیستم‌های داده
  • 82. قابلیت اطمینان سیستم‌های داده
  • 83. عملکرد سیستم‌های داده
  • 84. مدیریت هزینه در ML Ops
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت
  • 86. پایش هزینه‌ها
  • 87. استراتژی‌های مدیریت هزینه
  • 88. تحلیل نتایج آموزش
  • 89. تفسیر نتایج مدل
  • 90. تصمیم‌گیری بر اساس نتایج
  • 91. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 92. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 93. شفافیت در سیستم‌های ML
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 95. یادگیری ماشین در خدمات مالی
  • 96. یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
  • 97. یادگیری ماشین در تولید
  • 98. یادگیری ماشین در خرده‌فروشی
  • 99. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 100. اصول کار با داده‌های حجیم (Big Data)

📚 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.