سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در سطح سازمانی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در سطح سازمانی

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 طراحی و پیاده‌سازی پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در سطح سازمانی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پلتفرم‌های یادگیری ماشین عملیاتی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در مقیاس سازمانی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین عملیاتی (MLOps)
  • 3. مفاهیم کلیدی در MLOps
  • 4. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. نقش MLOps در توسعه نرم‌افزار
  • 6. اصول طراحی پلتفرم‌های MLOps
  • 7. معماری پلتفرم‌های MLOps
  • 8. اجزای اصلی یک پلتفرم MLOps
  • 9. مدیریت داده در MLOps
  • 10. مخازن داده و خطوط لوله داده
  • 11. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 12. کیفیت و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 14. مدیریت ویژگی‌ها (Feature Store)
  • 15. آزمایش و ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 16. ابزارهای ردیابی آزمایش
  • 17. مدیریت مدل‌ها (Model Management)
  • 18. ثبت و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 19. اعتبارسنجی و تست مدل‌ها
  • 20. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 21. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 22. استقرار مدل در محیط‌های تولید
  • 23. نظارت بر مدل‌ها (Model Monitoring)
  • 24. نشانگرهای عملکرد مدل
  • 25. تشخیص انحراف داده و مدل
  • 26. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 27. خطوط لوله بازآموزی خودکار
  • 28. مدیریت ریسک در MLOps
  • 29. امنیت در پلتفرم‌های MLOps
  • 30. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 31. حاکمیت داده و مدل
  • 32. استانداردسازی در MLOps
  • 33. اتوماسیون در MLOps
  • 34. ابزارهای متن‌باز برای MLOps
  • 35. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
  • 36. خدمات MLOps در AWS
  • 37. خدمات MLOps در Azure
  • 38. خدمات MLOps در Google Cloud
  • 39. طراحی یک پلتفرم MLOps سفارشی
  • 40. انتخاب ابزارها و فناوری‌ها
  • 41. یکپارچه‌سازی ابزارها
  • 42. ملاحظات مقیاس‌پذیری
  • 43. مدیریت منابع محاسباتی
  • 44. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 45. ملاحظات عملیاتی و نگهداری
  • 46. مستندسازی پلتفرم MLOps
  • 47. تیم‌سازی برای MLOps
  • 48. فرهنگ سازمانی در MLOps
  • 49. موفقیت در پیاده‌سازی MLOps
  • 50. مطالعات موردی MLOps
  • 51. MLOps در صنعت مالی
  • 52. MLOps در حوزه سلامت
  • 53. MLOps در تجارت الکترونیک
  • 54. MLOps در تولید
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 56. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 57. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 58. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 59. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 60. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 62. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 63. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 65. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 66. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 67. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 68. مصورسازی داده‌ها
  • 69. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار توزیع‌شده
  • 70. معماری میکروسرویس
  • 71. ارتباط بین سرویس‌ها
  • 72. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. قابلیت اطمینان و تحمل خطا
  • 74. پروتکل‌های ارتباطی
  • 75. مقدمه‌ای بر DevOps
  • 76. فرهنگ و اصول DevOps
  • 77. ابزارهای DevOps
  • 78. پیوسته‌سازی و تحویل پیوسته (CI/CD)
  • 79. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
  • 80. مانیتورینگ و لاگینگ در DevOps
  • 81. امنیت در DevOps
  • 82. تست خودکار در DevOps
  • 83. مدیریت پیکربندی
  • 84. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
  • 85. الگوهای طراحی نرم‌افزار
  • 86. معماری‌های لایه‌ای
  • 87. معماری رویدادمحور
  • 88. معماری میکروسرویس
  • 89. معماری‌های مدرن
  • 90. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
  • 91. مفاهیم پایه‌ای امنیت
  • 92. رمزنگاری
  • 93. امنیت شبکه
  • 94. امنیت برنامه‌های کاربردی
  • 95. مدیریت ریسک امنیتی
  • 96. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 97. یادگیری نظارت‌شده
  • 98. یادگیری نظارت‌نشده
  • 99. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 100. یادگیری تقویتی

📚 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.