, ,

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

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 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی عملیات یادگیری ماشین (MLOps) برای تحول دیجیتال کسب‌وکار”

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

پیمایش به بالا