سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از فناوری کانتینر

کتاب استقرار و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از فناوری کانتینر

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 استقرار و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در محیط ابری با استفاده از فناوری کانتینر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: چرخه عمر پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی
  • 7. انتخاب مدل
  • 8. آموزش مدل
  • 9. ارزیابی مدل
  • 10. تنظیم فراپارامترها
  • 11. مقدمه‌ای بر چرخه عمر پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 12. نقش داده‌ها در چرخه عمر ML
  • 13. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 14. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 15. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 16. مستندسازی داده‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 18. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 19. انتخاب ویژگی
  • 20. کاهش ابعاد
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ML
  • 22. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 26. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 27. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها
  • 28. استقرار مدل‌های ML
  • 29. کانتینرسازی مدل‌ها
  • 30. مقدمه‌ای بر کوبرنتیز
  • 31. مبانی کوبرنتیز
  • 32. معماری کوبرنتیز
  • 33. اشیاء کوبرنتیز
  • 34. استقرار برنامه‌ها در کوبرنتیز
  • 35. مدیریت منابع در کوبرنتیز
  • 36. شبکه‌بندی در کوبرنتیز
  • 37. ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
  • 38. مانیتورینگ در کوبرنتیز
  • 39. لاگ‌گیری در کوبرنتیز
  • 40. امنیت در کوبرنتیز
  • 41. مقدمه‌ای بر MLops
  • 42. اصول MLops
  • 43. ابزارهای MLops
  • 44. اتوماسیون در MLops
  • 45. پایپ‌لاین‌های MLops
  • 46. نظارت و مدیریت مدل‌ها
  • 47. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 48. بازآموزی مدل‌ها
  • 49. داده‌کاوی برای کشف دانش
  • 50. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 51. تکنیک‌های طبقه‌بندی
  • 52. تکنیک‌های رگرسیون
  • 53. مدل‌های پیش‌بینی
  • 54. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 55. یادگیری عمیق
  • 56. شبکه‌های کانولوشنال
  • 57. شبکه‌های بازگشتی
  • 58. پردازش زبان طبیعی
  • 59. مدل‌های زبانی
  • 60. تولید متن
  • 61. تحلیل احساسات
  • 62. ترجمه ماشینی
  • 63. بینایی ماشین
  • 64. تشخیص اشیاء
  • 65. تشخیص چهره
  • 66. تقطیع تصویر
  • 67. یادگیری تقویتی
  • 68. محیط‌ها و عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 69. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 71. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 72. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 73. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 74. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 75. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 76. قوانین و مقررات هوش مصنوعی
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 78. هوش مصنوعی در سلامت
  • 79. هوش مصنوعی در مالی
  • 80. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 81. هوش مصنوعی در آموزش
  • 82. مطالعات موردی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 83. چالش‌ها و فرصت‌های MLops
  • 84. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 85. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده ML
  • 86. پردازش داده‌های حجیم
  • 87. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده
  • 88. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 89. استقرار مدل‌های ML در مقیاس بزرگ
  • 90. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML در محیط‌های ابری
  • 91. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 92. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های در حال اجرا
  • 93. بازخورد و بهبود مدل‌ها
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 95. مبانی یادگیری فدرال
  • 96. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 97. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 99. مبانی یادگیری انتقالی
  • 100. کاربردهای یادگیری انتقالی

📚 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.