سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

کتاب مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

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 مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های ML
  • 3. مبانی داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده
  • 4. اصول جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 5. مدیریت نسخه‌های داده و مجموعه داده‌ها
  • 6. مبانی مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 7. انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 8. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
  • 9. مبانی مدل‌سازی یادگیری ماشین
  • 10. انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 11. انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 12. مبانی ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 15. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 16. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. مبانی مهندسی پیوسته (MLOps)
  • 18. اهمیت MLOps در پروژه‌های ML
  • 19. مراحل پیاده‌سازی MLOps
  • 20. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 21. مدیریت کد و مخازن کد (Git)
  • 22. اتوماسیون فرآیندهای ML (CI/CD)
  • 23. ادغام مداوم (Continuous Integration)
  • 24. تحویل مداوم (Continuous Delivery)
  • 25. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
  • 26. پایش مدل‌های ML در محیط عملیاتی
  • 27. جمع‌آوری لاگ‌ها و معیارهای عملکرد مدل
  • 28. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 29. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 30. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها (Model Lifecycle Management)
  • 31. نسخه‌بندی مدل‌ها و نتایج آزمایش
  • 32. مستندسازی پروژه‌های ML
  • 33. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 34. امنیت داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 35. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 36. اصول اخلاق در هوش مصنوعی
  • 37. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 38. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 39. مبانی معماری سیستم‌های ML
  • 40. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای ML
  • 41. استفاده از خدمات ابری برای ML
  • 42. مدیریت زیرساخت‌های ML
  • 43. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 44. مبانی پردازش توزیع‌شده برای ML
  • 45. کار با فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده
  • 46. مبانی ارکستراسیون (Orchestration) در ML
  • 47. ابزارهای ارکستراسیون (مانند Kubeflow, MLflow)
  • 48. طراحی پایپ‌لاین‌های ML
  • 49. مدیریت وابستگی‌ها در پایپ‌لاین‌ها
  • 50. اجرای موازی وظایف در پایپ‌لاین
  • 51. نظارت بر اجرای پایپ‌لاین‌ها
  • 52. مدیریت خطا و بازیابی در پایپ‌لاین‌ها
  • 53. مبانی تحلیل (Analysis) در ML
  • 54. تحلیل نتایج آزمایش‌ها و مقایسه مدل‌ها
  • 55. بصری‌سازی داده‌ها و نتایج مدل‌ها
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های ML (Explainable AI - XAI)
  • 57. تکنیک‌های XAI
  • 58. مبانی ارزیابی (Evaluation) در ML
  • 59. ارزیابی جامع عملکرد سیستم ML
  • 60. ارزیابی اقتصادی و بازگشت سرمایه
  • 61. ارزیابی ریسک و انطباق با مقررات
  • 62. مدیریت کیفیت در پروژه‌های ML
  • 63. تست واحد، ادغام و سیستم برای ML
  • 64. تست عملکرد و مقیاس‌پذیری
  • 65. تست امنیت سیستم‌های ML
  • 66. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 69. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 71. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 72. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 75. مبانی یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 76. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 77. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 78. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
  • 79. مبانی یادگیری خودنظارت‌شده
  • 80. اصول مهندسی داده در ML
  • 81. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
  • 82. مدیریت پایگاه داده برای ML
  • 83. کار با سیستم‌های ذخیره‌سازی کلان‌داده
  • 84. مبانی یادگیری ماشین توضیح‌پذیر
  • 85. کاربرد XAI در اشکال‌زدایی مدل
  • 86. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در XAI
  • 87. استانداردهای بین‌المللی در MLOps
  • 88. بهترین شیوه‌ها در مدیریت چرخه حیات ML
  • 89. نقش تیم در پروژه‌های MLOps
  • 90. ارتباط بین مهندسی نرم‌افزار و ML
  • 91. آینده MLOps و هوش مصنوعی
  • 92. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 93. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش تیم
  • 94. ارتباط با ذینفعان و مدیریت انتظارات
  • 95. اصول مدیریت پروژه در پروژه‌های ML
  • 96. چالش‌های رایج در پروژه‌های ML و راهکارها
  • 97. ملاحظات فرهنگی در پیاده‌سازی ML
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.