, ,

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (با رویکرد فنی و کاربردی)

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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (با رویکرد فنی و کاربردی)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 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 یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 2. اصول یادگیری ماشین و انواع آن
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب آن
  • 6. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: رگرسیون
  • 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: طبقه‌بندی
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 10. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 11. بهینه‌سازی توابع هزینه در شبکه‌های عصبی
  • 12. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 13. یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. معماری‌های ترنسفورمر و توجه
  • 19. یادگیری تقویتی: اصول و مبانی
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 21. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 22. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 25. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها در کاربردهای واقعی
  • 26. معرفی ابزارهای ابری برای یادگیری ماشین
  • 27. آشنایی با سرویس‌های ابری مرتبط با یادگیری ماشین
  • 28. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker
  • 29. قابلیت‌های Amazon SageMaker برای چرخه عمر مدل
  • 30. Amazon SageMaker Neo: معرفی و اهداف
  • 31. کاربرد SageMaker Neo در بهینه‌سازی مدل
  • 32. معماری SageMaker Neo
  • 33. مراحل بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
  • 34. آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
  • 35. انتخاب پلتفرم هدف برای بهینه‌سازی
  • 36. فرآیند کامپایل مدل در SageMaker Neo
  • 37. پارامترهای کامپایل در SageMaker Neo
  • 38. ملاحظات امنیتی در SageMaker Neo
  • 39. استقرار مدل بهینه‌سازی شده با SageMaker Neo
  • 40. مدیریت مدل‌های مستقر شده
  • 41. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 42. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند TensorFlow)
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند PyTorch)
  • 44. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند MXNet)
  • 45. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند ONNX)
  • 46. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین سازگار با SageMaker Neo
  • 47. دستگاه‌های لبه و اینترنت اشیا (IoT)
  • 48. چالش‌های محاسباتی در دستگاه‌های لبه
  • 49. راهکارهای بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه
  • 50. کاربرد SageMaker Neo در دستگاه‌های لبه
  • 51. مثال‌های عملی بهینه‌سازی مدل برای IoT
  • 52. مقدمه‌ای بر اندازه‌گیری عملکرد مدل
  • 53. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 55. منحنی ROC و AUC
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 57. کاربرد یادگیری انتقالی در بهینه‌سازی
  • 58. مدل‌های پیش‌آموزش دیده و استفاده از آن‌ها
  • 59. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش دیده
  • 60. استراتژی‌های کاهش پیچیدگی مدل
  • 61. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 62. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 63. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 64. روش‌های کاهش اندازه مدل
  • 65. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌ها
  • 66. بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل
  • 67. تأثیر بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
  • 68. معرفی ابزارهای تحلیل عملکرد مدل
  • 69. تجزیه و تحلیل گلوگاه‌های عملکردی
  • 70. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
  • 71. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 72. ملاحظات مربوط به دقت و کارایی
  • 73. مدیریت چرخه عمر مدل در محیط ابری
  • 74. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 76. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
  • 78. کاربرد بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصویر در لبه
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش زبان طبیعی در لبه
  • 81. کاربرد بهینه‌سازی در رباتیک
  • 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای خودروهای خودران
  • 83. مباحثی در مورد مدل‌های تفسیرپذیر
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل اعتماد
  • 85. اصول مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. فرایندهای خودکارسازی در یادگیری ماشین (AutoML)
  • 87. مقایسه ابزارهای مختلف بهینه‌سازی مدل
  • 88. انتخاب رویکرد مناسب برای بهینه‌سازی
  • 89. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 90. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی
  • 91. جمع‌بندی و توصیه‌های عملی

📚 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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (با رویکرد فنی و کاربردی)”

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

پیمایش به بالا