سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

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 مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با AWS SageMaker Neo
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای استقرار
  • 4. انواع پلتفرم‌های استقرار (ابری و لبه)
  • 5. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 7. معماری SageMaker Neo
  • 8. فرایند آموزش مدل در SageMaker
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای استقرار
  • 10. انتخاب چارچوب یادگیری ماشین مناسب
  • 11. TensorFlow و استقرار با SageMaker Neo
  • 12. PyTorch و استقرار با SageMaker Neo
  • 13. MXNet و استقرار با SageMaker Neo
  • 14. Scikit-learn و استقرار با SageMaker Neo
  • 15. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 16. تبدیل مدل‌ها برای SageMaker Neo
  • 17. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
  • 18. کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 19. تنظیمات کامپایل مدل
  • 20. استفاده از ابزارهای خط فرمان SageMaker Neo
  • 21. نوشتن اسکریپت‌های استقرار
  • 22. مدیریت وابستگی‌های مدل
  • 23. استقرار مدل بر روی پلتفرم‌های ابری
  • 24. استقرار بر روی Amazon EC2
  • 25. استقرار بر روی AWS Lambda
  • 26. استقرار بر روی Amazon ECS
  • 27. استقرار بر روی Amazon EKS
  • 28. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه
  • 29. مفهوم دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 30. سخت‌افزارهای لبه رایج
  • 31. کامپایل مدل برای معماری‌های ARM
  • 32. کامپایل مدل برای معماری‌های x86
  • 33. کامپایل مدل برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 34. استقرار مدل بر روی Raspberry Pi
  • 35. استقرار مدل بر روی NVIDIA Jetson
  • 36. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های IoT
  • 37. مدیریت حافظه در دستگاه‌های لبه
  • 38. مدیریت توان مصرفی در دستگاه‌های لبه
  • 39. تشخیص و عیب‌یابی مشکلات استقرار
  • 40. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 41. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 42. ثبت و گزارش‌گیری از خطاها
  • 43. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
  • 44. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
  • 45. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 46. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها
  • 48. کنترل دسترسی به مدل‌ها
  • 49. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری
  • 50. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در استقرار
  • 51. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 52. حریم خصوصی داده‌ها در استقرار
  • 53. کاربرد SageMaker Neo در صنایع مختلف
  • 54. استقرار در حوزه سلامت
  • 55. استقرار در حوزه تولید
  • 56. استقرار در حوزه خرده‌فروشی
  • 57. استقرار در حوزه مالی
  • 58. استقرار در حوزه حمل و نقل
  • 59. مطالعات موردی استقرار موفق
  • 60. پروژه‌های عملی با SageMaker Neo
  • 61. ساخت یک اپلیکیشن تشخیص تصویر با SageMaker Neo
  • 62. استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
  • 63. استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
  • 64. بهینه‌سازی مدل برای کاهش تاخیر
  • 65. بهینه‌سازی مدل برای افزایش توان عملیاتی
  • 66. مقایسه SageMaker Neo با سایر ابزارهای استقرار
  • 67. مزایای استفاده از SageMaker Neo
  • 68. محدودیت‌های SageMaker Neo
  • 69. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. روندهای نوظهور در استقرار لبه
  • 71. یادگیری ماشین فدرال و استقرار
  • 72. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و استقرار
  • 73. مقیاس‌پذیری استقرار مدل‌ها
  • 74. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 75. ابزارهای MLOps برای استقرار
  • 76. یکپارچه‌سازی SageMaker Neo با ابزارهای MLOps
  • 77. آزمایش A/B برای مدل‌های مستقر شده
  • 78. پایش مداوم عملکرد مدل
  • 79. بازآموزی خودکار مدل‌ها
  • 80. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 81. پلتفرم‌های داده برای هوش مصنوعی
  • 82. استفاده از داده‌های مصنوعی برای آموزش و استقرار
  • 83. تمرکز بر معماری‌های مدل سبک‌وزن
  • 84. مدل‌های کوانتایز شده (Quantized Models)
  • 85. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای تخصصی
  • 86. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 87. استقرار مدل‌های مولد
  • 88. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در مراکز داده
  • 89. تاثیر استقرار بر زیرساخت‌های IT
  • 90. بهبود تجربه کاربری با استقرار سریع مدل‌ها
  • 91. نقش اتوماسیون در فرآیند استقرار
  • 92. یادگیری عمیق و استقرار کارآمد
  • 93. استقرار مدل‌های تشخیص گفتار
  • 94. استقرار مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 95. استقرار مدل‌های تشخیص چهره
  • 96. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 97. استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 98. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 99. استقرار مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 100. استقرار مدل‌های تشخیص تقلب

📚 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.