, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب استقرار و مدیریت خطوط لوله یادگیری عمیق با استفاده از Kubeflow”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا