سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

کتاب مبانی عملیاتی‌سازی 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 مبانی عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار

موضوع میانی: مدیریت چرخهٔ حیات نرم‌افزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار
  • 2. مفهوم چرخهٔ حیات نرم‌افزار
  • 3. مبانی توسعهٔ نرم‌افزار چابک
  • 4. اصول مهندسی نرم‌افزار مدرن
  • 5. اهمیت توسعهٔ پایدار در نرم‌افزار
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌ها
  • 7. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت
  • 8. چرخهٔ حیات توسعهٔ مدل یادگیری ماشین
  • 9. مراحل اصلی در MLOps
  • 10. تعریف و اهداف MLOps
  • 11. تفاوت MLOps با DevOps
  • 12. نقش MLOps در کسب و کار
  • 13. اهمیت اتوماسیون در MLOps
  • 14. مدیریت داده در MLOps
  • 15. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 16. اعتبارسنجی و کیفیت داده‌ها
  • 17. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها
  • 18. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 19. مراحل توسعهٔ مدل یادگیری ماشین
  • 20. انتخاب معماری مدل
  • 21. آموزش مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل
  • 23. اعتبارسنجی مدل با معیارهای استاندارد
  • 24. مدیریت نسخهٔ مدل
  • 25. ذخیره‌سازی و ردیابی مدل‌ها
  • 26. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 27. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 28. محیط‌های استقرار مدل
  • 29. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 30. استقرار مدل به عنوان API
  • 31. استقرار مدل در سیستم‌های بلادرنگ
  • 32. استقرار مدل در پردازش دسته‌ای
  • 33. مانیتورینگ مدل در محیط عملیاتی
  • 34. اهمیت مانیتورینگ مدل
  • 35. معیارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 36. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 37. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift)
  • 38. مانیتورینگ منابع زیرساختی
  • 39. هشداردهی و اطلاع‌رسانی در مانیتورینگ
  • 40. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 41. شرایط بازآموزی مدل
  • 42. فرآیند خودکار بازآموزی مدل
  • 43. مدیریت داده‌های جدید برای بازآموزی
  • 44. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بازآموزی‌شده
  • 45. بازگشت به نسخهٔ قبلی مدل (Rollback)
  • 46. مدیریت خطا و بازیابی در MLOps
  • 47. استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها
  • 48. مستندسازی در MLOps
  • 49. کنترل نسخهٔ کد و پیکربندی
  • 50. مدیریت وابستگی‌ها در MLOps
  • 51. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
  • 52. تست پذیرش کاربر (UAT)
  • 53. امنیت در چرخهٔ حیات MLOps
  • 54. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 55. امنیت زیرساخت‌های MLOps
  • 56. حفاظت از مدل‌ها و داده‌ها
  • 57. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
  • 59. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ مدل‌ها
  • 60. شفافیت در فرآیندهای MLOps
  • 61. پیش‌داوری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 62. راهکارهای کاهش پیش‌داوری
  • 63. اهمیت تنوع در تیم‌های MLOps
  • 64. چارچوب‌های قانونی و نظارتی در ایران
  • 65. استانداردهای ملی در حوزهٔ فناوری اطلاعات
  • 66. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 67. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی
  • 68. نقش نهادهای نظارتی در ایران
  • 69. کاربرد ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 70. معرفی ابزارهای متن‌باز MLOps
  • 71. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
  • 72. ابزارهای مدیریت داده در MLOps
  • 73. ابزارهای مانیتورینگ مدل
  • 74. اتوماسیون خط لولهٔ MLOps
  • 75. نمونهٔ عملیاتی‌سازی یک مدل یادگیری ماشین
  • 76. شرح گام به گام یک پروژهٔ MLOps
  • 77. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 78. راهکارها و درس‌آموخته‌ها
  • 79. آیندهٔ MLOps و روندهای نوظهور
  • 80. MLOps برای مدل‌های پیچیده
  • 81. MLOps در لبهٔ شبکه (Edge MLOps)
  • 82. MLOps و یادگیری فدرال
  • 83. MLOps و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 84. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 85. MLOps در حوزهٔ سلامت
  • 86. MLOps در حوزهٔ مالی
  • 87. MLOps در حوزهٔ تولید
  • 88. MLOps در حوزهٔ خرده‌فروشی
  • 89. توسعهٔ پایدار و MLOps
  • 90. نقش MLOps در کاهش مصرف منابع
  • 91. بهینه‌سازی فرآیندها برای پایداری
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آیندهٔ MLOps
  • 93. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش 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.