سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) برای تحول دیجیتال کسب‌وکار

کتاب مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) برای تحول دیجیتال کسب‌وکار

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 مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) برای تحول دیجیتال کسب‌وکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب‌وکار

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب‌وکار
  • 2. تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. اصول اساسی مهندسی یادگیری ماشین
  • 5. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 6. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 7. مزایای MLOps برای کسب‌وکارها
  • 8. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 9. نقش تیم‌ها در MLOps
  • 10. مراحل آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. انتخاب و اعتبارسنجی مدل
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل
  • 16. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. مدیریت نسخه داده (Data Versioning)
  • 18. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 19. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
  • 20. اتوماسیون در MLOps
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. انواع استقرار مدل (Batch, Real-time)
  • 23. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 24. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 25. مستندسازی در MLOps
  • 26. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 27. معماری‌های MLOps
  • 28. MLOps در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 29. MLOps در محیط‌های داخلی (On-Premise)
  • 30. تست در MLOps
  • 31. امنیت در MLOps
  • 32. حریم خصوصی داده‌ها در MLOps
  • 33. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
  • 34. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 35. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 36. مقیاس‌پذیری در MLOps
  • 37. هزینه‌های MLOps
  • 38. مدیریت دانش در MLOps
  • 39. فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 40. نقش مدیران در MLOps
  • 41. مطالعات موردی موفق MLOps
  • 42. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 43. MLOps برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
  • 44. MLOps برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. MLOps برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. MLOps برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 47. MLOps برای یادگیری تقویتی
  • 48. بهبود مستمر مدل‌ها
  • 49. کالیبراسیون مجدد مدل‌ها (Model Retraining)
  • 50. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 51. شناسایی و مقابله با انحراف داده (Data Drift)
  • 52. استفاده از A/B تست برای مدل‌ها
  • 53. تست‌های A/B برای بهبود مدل
  • 54. نظارت بر معیارهای کسب‌وکار
  • 55. ارتباط بین معیارهای فنی و کسب‌وکار
  • 56. مدیریت خطا در MLOps
  • 57. بازیابی از خطاها
  • 58. ممیزی مدل‌ها
  • 59. ردیابی و ثبت وقایع (Logging)
  • 60. مانیتورینگ منابع محاسباتی
  • 61. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 62. مدیریت تگ‌ها و ابرداده‌ها (Metadata)
  • 63. انتخاب ابزارهای مناسب MLOps
  • 64. فریم‌ورک‌های MLOps
  • 65. میکروسرویس‌ها در MLOps
  • 66. کانتینرسازی (Docker) در MLOps
  • 67. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
  • 68. هماهنگ‌سازی پایپ‌لاین‌ها
  • 69. مدیریت وابستگی‌ها
  • 70. کانفیگوراسیون مرکزی
  • 71. توسعه مدل‌های تکرارپذیر
  • 72. تست واحد در MLOps
  • 73. تست ادغام در MLOps
  • 74. تست پذیرش در MLOps
  • 75. تست بار در MLOps
  • 76. تست امنیتی در MLOps
  • 77. مستندسازی خودکار
  • 78. کنترل دسترسی
  • 79. مدیریت مجوزها
  • 80. ممیزی دسترسی‌ها
  • 81. مدیریت داده‌های حساس
  • 82. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 83. انطباق با قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 84. امنیت لایه‌ای در MLOps
  • 85. مراحل تولید تا استقرار
  • 86. مدیریت تغییرات
  • 87. برنامه‌ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
  • 88. پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 89. ارتباطات تیمی مؤثر
  • 90. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 91. استراتژی‌های MLOps برای کسب‌وکارهای کوچک
  • 92. استراتژی‌های MLOps برای کسب‌وکارهای بزرگ
  • 93. آینده MLOps
  • 94. روندهای نوظهور در MLOps
  • 95. پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 96. بهینه‌سازی مداوم فرآیندها
  • 97. مدل‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد

📚 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.