سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان (MLOps)

کتاب استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان (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 استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان (MLOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی مدیریت چرخه حیات نرم‌افزار
  • 3. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 4. اهمیت MLOps در سازمان‌های ایرانی
  • 5. اصول توسعه نرم‌افزار منطبق با قوانین
  • 6. چارچوب‌های توسعه چابک (Agile)
  • 7. توسعه مبتنی بر آزمون (TDD)
  • 8. توسعه مبتنی بر رفتار (BDD)
  • 9. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 10. ابزارهای مدیریت پیکربندی
  • 11. کنترل نسخه برای مدل‌ها و کد
  • 12. پلتفرم‌های مدیریت کد منبع
  • 13. مستندسازی فنی و تجاری
  • 14. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 15. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 16. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 17. مدل‌سازی و آموزش مدل
  • 18. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 19. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 20. جنبه‌های فقهی و شرعی در داده‌کاوی
  • 21. اصول حریم خصوصی داده‌ها
  • 22. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 23. انتقال و ذخیره‌سازی امن داده‌ها
  • 24. زیرساخت‌های ابری و استقرار مدل
  • 25. مدیریت منابع در رایانش ابری
  • 26. انتخاب ارائه‌دهنده خدمات ابری
  • 27. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. روش‌های مختلف استقرار مدل
  • 29. استقرار مدل به عنوان سرویس
  • 30. استقرار مدل در لبه (Edge Deployment)
  • 31. کانتینرسازی با Docker
  • 32. مزایای استفاده از Docker
  • 33. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
  • 34. اصول ارکستراسیون کانتینرها
  • 35. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 36. یکپارچه‌سازی پیوسته (CI)
  • 37. تحویل پیوسته (CD)
  • 38. خودکارسازی فرآیندهای استقرار
  • 39. ابزارهای CI/CD در MLOps
  • 40. Jenkins و GitLab CI
  • 41. GitHub Actions
  • 42. ابزارهای مانیتورینگ مدل
  • 43. اهمیت مانیتورینگ در چرخه حیات مدل
  • 44. سنجه‌های عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 45. شناسایی انحراف مدل (Model Drift)
  • 46. تشخیص تغییر توزیع داده‌ها (Data Drift)
  • 47. هشداردهی و مدیریت خطاها
  • 48. سیستم‌های ثبت و لاگ‌برداری
  • 49. پلتفرم‌های مدیریت مدل
  • 50. ثبت و ردیابی مدل‌ها
  • 51. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 52. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 53. بازیابی و بازگردانی مدل‌ها
  • 54. تست مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. انواع تست مدل
  • 56. تست واحد برای مدل‌ها
  • 57. تست یکپارچه‌سازی برای مدل‌ها
  • 58. تست عملکرد مدل
  • 59. امنیت در MLOps
  • 60. ملاحظات امنیتی در پایپ‌لاین‌های ML
  • 61. رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها
  • 62. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 63. اصول امنیت سایبری در پروژه‌های ML
  • 64. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت سایبری
  • 65. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 66. کوچک‌سازی مدل‌ها
  • 67. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 68. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 69. مدیریت منابع محاسباتی
  • 70. استقرار مدل در محیط‌های محدود
  • 71. ملاحظات اقتصادی در MLOps
  • 72. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 73. مدیریت هزینه در سرویس‌های ابری
  • 74. تحلیل بازگشت سرمایه (ROI)
  • 75. قوانین و مقررات ارزی و مالی
  • 76. مقررات بانک مرکزی ایران در رمزارزها
  • 77. فرهنگ سازمانی و MLOps
  • 78. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
  • 79. همکاری بین تیم‌های توسعه و عملیات
  • 80. آموزش و توانمندسازی کارکنان
  • 81. مدیریت دانش در سازمان
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 83. مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
  • 84. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 85. عدالت و عدم تبعیض در ML
  • 86. ملاحظات شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 87. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
  • 88. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 89. MLOps در حوزه سلامت
  • 90. MLOps در صنعت مالی
  • 91. MLOps در حوزه تولید
  • 92. MLOps در حوزه خدمات
  • 93. مطالعات موردی موفق MLOps در ایران
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps در سازمان‌های ایرانی
  • 95. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 96. آینده MLOps و روندهای نوظهور
  • 97. MLOps و یادگیری ماشین توضیح‌پذیر (XAI)
  • 98. MLOps و یادگیری ماشین فدرال
  • 99. MLOps و اتوماسیون پیشرفته
  • 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در MLOps

📚 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.