سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار و مدیریت خطوط لوله یادگیری عمیق با استفاده از Kubeflow

کتاب استقرار و مدیریت خطوط لوله یادگیری عمیق با استفاده از 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 استقرار و مدیریت خطوط لوله یادگیری عمیق با استفاده از Kubeflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. لایه‌های کانولوشنال و شبکه‌های CNN
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 8. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
  • 9. یادگیری تقویتی
  • 10. مفاهیم اصلی خطوط لوله یادگیری عمیق
  • 11. معرفی Kubeflow
  • 12. مزایای Kubeflow در مدیریت خطوط لوله
  • 13. نصب و پیکربندی Kubeflow
  • 14. معماری Kubeflow
  • 15. اجزای اصلی Kubeflow: Pipelines, Notebooks, Katib, KFServing
  • 16. ایجاد اولین خط لوله یادگیری عمیق با Kubeflow
  • 17. مراحل اجرای یک خط لوله
  • 18. تعریف مولفه‌های خط لوله
  • 19. داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. آموزش مدل با استفاده از Kubeflow Pipelines
  • 21. ارزیابی مدل
  • 22. ذخیره و بازیابی مدل
  • 23. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 24. معرفی KFServing
  • 25. استقرار مدل با KFServing
  • 26. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 27. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 28. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning) با Katib
  • 29. معرفی Katib
  • 30. تنظیم خودکار پارامترها
  • 31. استفاده از Katib برای بهینه‌سازی مدل
  • 32. دفترچه‌های Jupyter در Kubeflow
  • 33. ایجاد و مدیریت نوت‌بوک‌ها
  • 34. همگام‌سازی نوت‌بوک‌ها با Git
  • 35. استفاده از نوت‌بوک‌ها برای توسعه و آزمایش
  • 36. مدیریت داده‌ها در Kubeflow
  • 37. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 38. دسترسی به داده‌ها از طریق خطوط لوله
  • 39. امنیت در Kubeflow
  • 40. مدیریت دسترسی‌ها
  • 41. رمزنگاری داده‌ها
  • 42. اتوماسیون فرآیند یادگیری عمیق
  • 43. مزایای اتوماسیون
  • 44. کاربرد اتوماسیون در صنعت
  • 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 46. حاکمیت داده‌ها
  • 47. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 48. یادگیری عمیق قابل توضیح (XAI)
  • 49. روش‌های توضیح‌پذیری مدل
  • 50. کاربرد XAI در مسائل حساس
  • 51. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 52. استقرار در AWS، GCP، Azure
  • 53. مدیریت منابع ابری
  • 54. استقرار مدل در محیط‌های On-Premise
  • 55. چالش‌های استقرار داخلی
  • 56. مدیریت زیرساخت داخلی
  • 57. میکروسرویس‌ها و معماری خطوط لوله
  • 58. ارتباط بین اجزای خط لوله
  • 59. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 60. محتوای آموزشی و توسعه حرفه‌ای
  • 61. مسیرهای شغلی در یادگیری عمیق
  • 62. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 63. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 64. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 65. تست و اعتبارسنجی کد
  • 66. مستندسازی فنی
  • 67. مدیریت پروژه در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 68. متدولوژی‌های چابک (Agile)
  • 69. مدیریت ذینفعان
  • 70. ارتباطات فنی و ارائه نتایج
  • 71. نکات و ترفندهای پیشرفته Kubeflow
  • 72. استفاده از کامپوننت‌های سفارشی
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله
  • 74. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج
  • 75. پایش و هشداردهی در Kubeflow
  • 76. تنظیم سیستم‌های پایش
  • 77. ایجاد هشدارهای موثر
  • 78. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. حملات رایج به مدل‌ها
  • 80. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 81. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 82. اصول MLOps
  • 83. ابزارهای مکمل Kubeflow در MLOps
  • 84. مدیریت داده‌های عظیم (Big Data)
  • 85. ابزارهای پردازش کلان داده
  • 86. یکپارچه‌سازی با خطوط لوله Kubeflow
  • 87. استقرار مدل‌های Real-time
  • 88. معماری‌های مناسب برای استقرار Real-time
  • 89. چالش‌های تاخیر (Latency)
  • 90. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 91. مدیریت حافظه و پردازشگر
  • 92. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 93. پروتکل‌های ارتباطی در خطوط لوله
  • 94. استفاده از gRPC و REST
  • 95. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل
  • 96. نمونه‌سازی و اثبات مفهوم (PoC)
  • 97. فرآیند اجرای PoC
  • 98. ارزیابی نتایج PoC
  • 99. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات
  • 100. حفظ حریم خصوصی داده‌ها

📚 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.