سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo

کتاب استقرار بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo

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 بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی مدل
  • 3. معرفی AWS SageMaker Neo
  • 4. چرا بهینه‌سازی مدل مهم است؟
  • 5. محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری در استقرار
  • 6. معرفی مفاهیم کامپایل و بهینه‌سازی
  • 7. انواع بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 8. اندازه‌گیری معیارهای عملکرد مدل
  • 9. تاثیر بهینه‌سازی بر زمان استنتاج
  • 10. تاثیر بهینه‌سازی بر مصرف حافظه
  • 11. تاثیر بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
  • 12. مراحل کاری با SageMaker Neo
  • 13. آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
  • 14. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
  • 15. محدودیت‌های فرمت مدل
  • 16. تبدیل مدل به فرمت‌های سازگار
  • 17. فرآیند کامپایل با SageMaker Neo
  • 18. انتخاب هدف سخت‌افزاری
  • 19. دسته‌بندی سخت‌افزارهای هدف
  • 20. مثال‌هایی از سخت‌افزارهای هدف
  • 21. انتخاب بهینه‌سازها در SageMaker Neo
  • 22. انواع بهینه‌سازهای موجود
  • 23. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز
  • 24. مدیریت وابستگی‌های مدل
  • 25. نصب پیش‌نیازهای لازم
  • 26. استقرار مدل کامپایل شده
  • 27. کانتینرهای استقرار SageMaker Neo
  • 28. ساخت کانتینر سفارشی
  • 29. استفاده از کانتینرهای از پیش ساخته شده
  • 30. تنظیم نقطه پایانی (Endpoint) استقرار
  • 31. ایجاد نقطه پایانی در SageMaker
  • 32. پیکربندی نقطه پایانی
  • 33. آزمایش نقطه پایانی
  • 34. ارزیابی عملکرد نقطه پایانی
  • 35. مقایسه عملکرد مدل قبل و بعد از بهینه‌سازی
  • 36. تحلیل نتایج بهینه‌سازی
  • 37. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 38. راهکارهای رفع گلوگاه‌ها
  • 39. استقرار مدل روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 40. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه
  • 41. چالش‌های استقرار بر روی دستگاه‌های لبه
  • 42. استفاده از SageMaker Neo برای دستگاه‌های لبه
  • 43. پشتیبانی از معماری‌های مختلف پردازشی
  • 44. ARM, x86 و سایر معماری‌ها
  • 45. استقرار مدل روی Raspberry Pi
  • 46. استقرار مدل روی دستگاه‌های موبایل
  • 47. استقرار مدل روی سخت‌افزارهای سفارشی
  • 48. استفاده از SageMaker Neo با فریم‌ورک‌های مختلف
  • 49. TensorFlow و Keras
  • 50. PyTorch
  • 51. MXNet
  • 52. Scikit-learn
  • 53. استفاده از SageMaker Neo با مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 54. مدل‌های بینایی ماشین
  • 55. مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 56. مدل‌های داده‌های جدولی
  • 57. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 58. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 59. مدل‌های ترنسفورمر
  • 60. مدل‌های گراف
  • 61. استراتژی‌های کاهش اندازه مدل
  • 62. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
  • 63. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 65. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 66. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 67. موازی‌سازی داده‌ها
  • 68. موازی‌سازی مدل
  • 69. موازی‌سازی تانسور
  • 70. مدیریت چرخه‌عمر مدل
  • 71. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
  • 72. بازآموزی مدل‌ها
  • 73. استقرار نسخه‌های جدید مدل
  • 74. ردیابی عملکرد مدل در طول زمان
  • 75. نظارت بر سلامت نقطه پایانی
  • 76. مدیریت خطا در استقرار
  • 77. استفاده از ابزارهای AWS برای نظارت
  • 78. CloudWatch برای لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 79. X-Ray برای ردیابی درخواست‌ها
  • 80. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 81. امنیت داده‌ها در زمان استنتاج
  • 82. کنترل دسترسی به نقاط پایانی
  • 83. رمزنگاری داده‌ها
  • 84. بهبود تجربه توسعه‌دهنده
  • 85. ابزارهای خط فرمان SageMaker Neo
  • 86. AWS SDK برای Python (Boto3)
  • 87. یکپارچه‌سازی با CI/CD Pipelines
  • 88. مثال‌های کاربردی از استقرار بهینه
  • 89. تشخیص تصویر در زمان واقعی
  • 90. تحلیل احساسات متنی
  • 91. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 92. مدل‌های توصیه‌گر
  • 93. بهینه‌سازی برای مصرف کم انرژی
  • 94. استقرار در محیط‌های با پهنای باند محدود
  • 95. مباحث پیشرفته در SageMaker Neo
  • 96. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
  • 97. تحلیل عمیق عملکرد مدل
  • 98. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
  • 99. معرفی سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 100. FPGA ها و ASIC ها

📚 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.