سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

کتاب راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

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 راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 6. مدل‌های یادگیری ماشین خطی
  • 7. رگرسیون خطی
  • 8. رگرسیون لجستیک
  • 9. مدل‌های درخت تصمیم
  • 10. جنگل‌های تصادفی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. خوشه‌بندی K-Means
  • 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 19. ترانسفورمرها و توجه (Attention)
  • 20. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 22. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 24. تنظیم هایپرپارامترها
  • 25. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
  • 26. اهمیت MLOps در چرخه عمر مدل
  • 27. مراحل چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 28. برنامه‌ریزی و تعریف مسئله
  • 29. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 30. توسعه و آموزش مدل
  • 31. ارزیابی و انتخاب مدل
  • 32. استقرار مدل (Deployment)
  • 33. نظارت و نگهداری مدل
  • 34. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
  • 35. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 36. مدیریت داده‌ها در MLOps
  • 37. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 38. مدیریت کد و نسخه‌بندی
  • 39. مدیریت مدل (Model Registry)
  • 40. استقرار مدل در محیط پروداکشن
  • 41. استقرار مدل به عنوان API
  • 42. استقرار مدل در دستگاه‌های لبه (Edge)
  • 43. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 44. کانتینرسازی با Docker
  • 45. ارکستراسیون کانتینر با Kubernetes
  • 46. خطوط لوله CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 47. خودکارسازی آموزش مدل
  • 48. خودکارسازی استقرار مدل
  • 49. خودکارسازی تست مدل
  • 50. نظارت بر عملکرد مدل در پروداکشن
  • 51. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 52. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 53. تنظیم هشدارها برای انحراف
  • 54. بازآموزی مدل بر اساس انحراف
  • 55. مدیریت موجودی مدل (Model Inventory)
  • 56. حاکمیت مدل (Model Governance)
  • 57. توضیح‌پذیری مدل (Model Explainability)
  • 58. تشریح مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. روش‌های LIME و SHAP
  • 60. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی مدل
  • 61. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 63. جلوگیری از حملات به مدل
  • 64. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. استانداردهای امنیتی در MLOps
  • 66. مقیاس‌پذیری در MLOps
  • 67. مدیریت منابع محاسباتی
  • 68. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 69. کاهش زمان استقرار
  • 70. مدیریت هزینه‌ها در MLOps
  • 71. نقش تیم‌ها در MLOps
  • 72. همکاری بین دانشمندان داده و مهندسان
  • 73. فرهنگ سازمانی MLOps
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین مسئولانه
  • 75. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 76. کاهش سوگیری در یادگیری ماشین
  • 77. عدالت و انصاف در مدل‌ها
  • 78. شفافیت در یادگیری ماشین
  • 79. استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی
  • 80. ملاحظات حقوقی و انطباق
  • 81. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 82. استانداردهای انطباق در ایران
  • 83. مدیریت چرخه عمر مدل‌های پیچیده
  • 84. مدل‌های یادگیری عمیق در پروداکشن
  • 85. یادگیری تقویتی در MLOps
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر در MLOps
  • 87. پردازش زبان طبیعی در MLOps
  • 88. بینایی ماشین در MLOps
  • 89. مقدمه‌ای بر MLOps با استفاده از فریم‌ورک‌های رایج
  • 90. MLOps با TensorFlow Extended (TFX)
  • 91. MLOps با Kubeflow
  • 92. MLOps با MLflow
  • 93. MLOps با SageMaker (با رویکرد بومی‌سازی)
  • 94. MLOps با Azure ML (با رویکرد بومی‌سازی)
  • 95. MLOps با Google Cloud AI Platform (با رویکرد بومی‌سازی)
  • 96. انتخاب ابزار مناسب برای MLOps
  • 97. معیارهای انتخاب پلتفرم MLOps
  • 98. پیاده‌سازی MLOps در سازمان‌های ایرانی
  • 99. چالش‌های بومی‌سازی MLOps
  • 100. آینده MLOps و نوآوری‌ها

📚 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.