کتاب پیاده‌سازی یادگیری ماشین فدرال با استفاده از FATE و ابزارهای مرتبط در محیط کوبرنتس

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 پیاده‌سازی یادگیری ماشین فدرال با استفاده از FATE و ابزارهای مرتبط در محیط کوبرنتس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین فدرال (Federated Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین فدرال
  • 8. چالش‌های یادگیری ماشین متمرکز
  • 9. مزایای یادگیری ماشین فدرال
  • 10. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین فدرال
  • 11. اصول یادگیری ماشین فدرال
  • 12. مراحل اجرای یادگیری ماشین فدرال
  • 13. مراحل تبادل مدل در یادگیری ماشین فدرال
  • 14. مراحل تبادل پارامتر در یادگیری ماشین فدرال
  • 15. مراحل تبادل گرادیان در یادگیری ماشین فدرال
  • 16. استانداردهای امنیتی در یادگیری ماشین فدرال
  • 17. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین فدرال
  • 18. روش‌های امنیتی در یادگیری ماشین فدرال
  • 19. رمزنگاری همومورفیک در یادگیری ماشین فدرال
  • 20. یادگیری خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین فدرال
  • 21. فریمورک FATE
  • 22. نصب و راه‌اندازی FATE
  • 23. معماری FATE
  • 24. مؤلفه‌های اصلی FATE
  • 25. تعریف وظایف در FATE
  • 26. اجرای مدل‌ها در FATE
  • 27. تنظیمات FATE
  • 28. مدیریت داده در FATE
  • 29. امنیت در FATE
  • 30. کاربرد FATE در حوزه‌های مختلف
  • 31. مقدمه‌ای بر کوبرنتس (Kubernetes)
  • 32. مفاهیم کلیدی کوبرنتس
  • 33. نصب و راه‌اندازی کوبرنتس
  • 34. معماری کوبرنتس
  • 35. کار با Pod ها در کوبرنتس
  • 36. کار با Deployments در کوبرنتس
  • 37. کار با Services در کوبرنتس
  • 38. کار با ConfigMaps در کوبرنتس
  • 39. کار با Secrets در کوبرنتس
  • 40. شبکه‌بندی در کوبرنتس
  • 41. ذخیره‌سازی در کوبرنتس
  • 42. مانیتورینگ در کوبرنتس
  • 43. لاگ‌گیری در کوبرنتس
  • 44. مدیریت منابع در کوبرنتس
  • 45. امنیت در کوبرنتس
  • 46. مقدمه‌ای بر KubeFATE
  • 47. نصب KubeFATE
  • 48. معماری KubeFATE
  • 49. پیاده‌سازی FATE در کوبرنتس با KubeFATE
  • 50. مدیریت نمونه‌های FATE با KubeFATE
  • 51. مدیریت وظایف FATE با KubeFATE
  • 52. مدیریت داده در KubeFATE
  • 53. امنیت در KubeFATE
  • 54. بهینه‌سازی عملکرد با KubeFATE
  • 55. مقدمه‌ای بر FATE-Operator
  • 56. نصب FATE-Operator
  • 57. معماری FATE-Operator
  • 58. استقرار FATE با FATE-Operator
  • 59. مدیریت نمونه‌های FATE با FATE-Operator
  • 60. مدیریت وظایف FATE با FATE-Operator
  • 61. مدیریت داده با FATE-Operator
  • 62. امنیت با FATE-Operator
  • 63. مقایسه KubeFATE و FATE-Operator
  • 64. سناریوهای عملی یادگیری ماشین فدرال
  • 65. مثال کاربردی: پیش‌بینی بیماری با حفظ حریم خصوصی
  • 66. مثال کاربردی: تشخیص تقلب مالی بین موسسات
  • 67. مثال کاربردی: شخصی‌سازی خدمات بدون اشتراک‌گذاری داده
  • 68. مثال کاربردی: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های توزیع شده
  • 69. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق فدرال
  • 70. شبکه‌های عصبی کانولوشنی فدرال
  • 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی فدرال
  • 72. ماشین‌های بردار پشتیبان فدرال
  • 73. درختان تصمیم فدرال
  • 74. جنگل‌های تصادفی فدرال
  • 75. یادگیری جمعی فدرال
  • 76. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین فدرال
  • 77. معیارهای ارزیابی مدل‌های فدرال
  • 78. مقایسه عملکرد مدل‌های فدرال با مدل‌های متمرکز
  • 79. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین فدرال
  • 80. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 81. آینده یادگیری ماشین فدرال
  • 82. روندهای تحقیقاتی در یادگیری ماشین فدرال
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین فدرال در صنایع مختلف
  • 84. کاربرد در حوزه سلامت
  • 85. کاربرد در حوزه مالی
  • 86. کاربرد در حوزه اینترنت اشیاء
  • 87. کاربرد در حوزه خودروهای خودران
  • 88. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین فدرال
  • 89. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های فدرال
  • 90. شفافیت در یادگیری ماشین فدرال
  • 91. تضمین عدالت در یادگیری ماشین فدرال
  • 92. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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.