کتاب مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Ray

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 مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Ray

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در مهندسی نرم‌افزار
  • 2. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده
  • 4. مفاهیم کلیدی در پردازش توزیع‌شده
  • 5. نیاز به مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. معرفی Ray: فریم‌ورک محاسبات توزیع‌شده
  • 7. معماری Ray: اجزا و عملکرد
  • 8. موتور Ray: هسته پردازش توزیع‌شده
  • 9. مفهوم Actor در Ray
  • 10. مفهوم Task در Ray
  • 11. مدیریت وضعیت در Ray
  • 12. ارتباطات بین Actor ها در Ray
  • 13. مخزن اشیاء Ray (Object Store)
  • 14. مدیریت منابع در Ray
  • 15. زمان‌بندی وظایف در Ray
  • 16. مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 18. راهکارهای مقیاس‌پذیری با Ray
  • 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق
  • 20. استفاده از Ray برای موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
  • 21. استفاده از Ray برای موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 22. موازی‌سازی هیبریدی با Ray
  • 23. هماهنگ‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 24. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در Ray
  • 25. اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده Ray
  • 26. کاربرد Ray در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 27. Ray Tune: ابزار تنظیم ابرپارامترها
  • 28. Ray RLlib: کتابخانه یادگیری تقویتی
  • 29. Ray Serve: استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 30. کاربرد Ray در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. کاربرد Ray در پردازش زبان طبیعی
  • 32. کاربرد Ray در بینایی ماشین
  • 33. مطالعه موردی: مقیاس‌پذیری آموزش مدل در Uber
  • 34. معماری سیستم آموزش مدل Uber با Ray
  • 35. چالش‌های عملیاتی در مقیاس بزرگ
  • 36. راهکارهای پیاده‌سازی Ray در محیط‌های تولیدی
  • 37. بهینه‌سازی عملکرد Ray
  • 38. نظارت و مانیتورینگ سیستم‌های Ray
  • 39. امنیت در سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 40. ملاحظات امنیتی در Ray
  • 41. مدیریت دسترسی و مجوزها در Ray
  • 42. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. روش‌های تست کارایی Ray
  • 44. تست تحمل‌پذیری خطا در Ray
  • 45. مستندسازی سیستم‌های Ray
  • 46. بهترین شیوه‌ها در توسعه با Ray
  • 47. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
  • 48. سیستم‌های توزیع‌شده در عمل
  • 49. طراحی API برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 50. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 52. هماهنگ‌سازی تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. موازی‌سازی محاسبات در علوم داده
  • 54. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 55. پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 56. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای محاسبات توزیع‌شده
  • 57. مقایسه Ray با سایر فریم‌ورک‌ها
  • 58. Apache Spark در محاسبات توزیع‌شده
  • 59. Apache Flink در پردازش جریانی
  • 60. TensorFlow Distributed
  • 61. PyTorch Distributed
  • 62. مقایسه Ray با TensorFlow و PyTorch Distributed
  • 63. مزایای Ray برای کاربردهای خاص
  • 64. ملاحظات پیاده‌سازی در محیط‌های ابری
  • 65. استقرار Ray بر روی Kubernetes
  • 66. استقرار Ray بر روی AWS, GCP, Azure
  • 67. مدیریت هزینه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 68. بهینه‌سازی مصرف منابع Ray
  • 69. کاربرد Ray در توسعه بازی‌های توزیع‌شده
  • 70. Ray برای محاسبات علمی
  • 71. Ray برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 72. مبانی شبکه‌های کامپیوتری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. پروتکل‌های ارتباطی در Ray
  • 74. کاربرد Ray در تحلیل کلان‌داده
  • 75. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 76. نقش Ray در چرخه حیات داده
  • 77. مدیریت داده‌های حجیم با Ray
  • 78. پردازش داده‌های غیرساختاریافته با Ray
  • 79. استفاده از Ray برای یادگیری تقویتی عمیق
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 81. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 82. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 83. استفاده از Ray RLlib برای آموزش عامل‌ها
  • 84. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 85. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 86. مطالعه موردی: کاربرد RLlib در رباتیک
  • 87. مطالعه موردی: کاربرد RLlib در بازی‌ها
  • 88. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی با Ray Serve
  • 89. آینده محاسبات توزیع‌شده و یادگیری ماشین
  • 90. روندهای نوظهور در Ray
  • 91. نقش Ray در هوش مصنوعی سازمانی
  • 92. چالش‌های آینده در مقیاس‌پذیری آموزش مدل
  • 93. راهکارهای نوآورانه در Ray
  • 94. پیشرفت‌های اخیر در Ray
  • 95. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 97. تأثیر Ray بر پیشرفت علم و فناوری

📚 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.