, ,

کتاب مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

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 مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مدیریت و ارزیابی چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا