, ,

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

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 راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت چرخه عمر 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای جامع استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)”

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

پیمایش به بالا