سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

کتاب معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

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 معماری پلتفرم MLOps برای خطوط لوله یادگیری ماشین سرتاسری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی پلتفرم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 2. معماری سیستم‌های داده برای یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 4. اصول طراحی پلتفرم‌های MLOps
  • 5. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدیریت داده در پلتفرم‌های ML
  • 7. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 8. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 9. سیستم‌های مدیریت نسخه داده
  • 10. مدیریت مدل در پلتفرم‌های ML
  • 11. ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 12. ثبت و مدیریت مصنوعات مدل
  • 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. معماری‌های مختلف استقرار مدل
  • 15. راه‌اندازی و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 16. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر
  • 17. شناسایی افت عملکرد مدل
  • 18. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 19. اتوماسیون خطوط لوله ML
  • 20. ابزارها و چارچوب‌های MLOps
  • 21. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
  • 22. زیرساخت‌های محاسباتی برای ML
  • 23. مدیریت منابع و هزینه‌ها
  • 24. امنیت در پلتفرم‌های MLOps
  • 25. حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 26. اخلاق در هوش مصنوعی و MLOps
  • 27. پلتفرم‌های داده‌محور برای ML
  • 28. سیستم‌های توزیع‌شده برای ML
  • 29. معماری میکروسرویس در MLOps
  • 30. کانتینرسازی با Docker
  • 31. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
  • 32. مفهوم CI/CD در MLOps
  • 33. ادغام مداوم برای مدل‌های ML
  • 34. توسعه مداوم برای خطوط لوله ML
  • 35. استقرار مداوم مدل‌های ML
  • 36. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 37. تست واحد برای اجزای ML
  • 38. تست یکپارچگی خطوط لوله ML
  • 39. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
  • 40. معماری‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 41. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 42. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 43. ارزیابی سودمندی تجاری مدل‌ها
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله ML
  • 45. مقررات و استانداردهای مرتبط با ML
  • 46. چارچوب‌های قانونی برای داده‌ها و ML
  • 47. اصول حکمرانی داده در MLOps
  • 48. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 49. همکاری بین تیم‌های مهندسی و علمی داده
  • 50. مدیریت پروژه چابک برای ML
  • 51. مستندسازی در پلتفرم‌های MLOps
  • 52. پایش سلامت سیستم‌های ML
  • 53. استراتژی‌های بازیابی از خرابی
  • 54. برنامه‌ریزی ظرفیت برای پلتفرم‌های ML
  • 55. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 56. استفاده از ابزارهای Orchestration
  • 57. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 58. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های ML
  • 59. معماری‌های Feature Store
  • 60. سیستم‌های گزارش‌دهی و داشبوردینگ ML
  • 61. تجزیه و تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 62. مدیریت خطا و استثنا در خطوط لوله
  • 63. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل
  • 64. امنیت API و دسترسی به مدل‌ها
  • 65. مدیریت چرخه عمر مدل‌های تولیدی
  • 66. استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 67. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 68. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 69. مدیریت داده‌های پرت
  • 70. معماری‌های Real-time ML
  • 71. پردازش جریانی داده‌ها
  • 72. سیستم‌های مدیریت رویداد
  • 73. پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 74. ملاحظات عملیاتی در یادگیری عمیق
  • 75. معماری‌های Data Lakehouse
  • 76. یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI
  • 77. استفاده از Git برای مدیریت کد و مدل
  • 78. استراتژی‌های DevOps برای ML
  • 79. طراحی پلتفرم‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 80. مدیریت ابزارهای MLOps
  • 81. ارزیابی و انتخاب ابزارهای MLOps
  • 82. پلتفرم‌های MLOps متن‌باز
  • 83. پلتفرم‌های MLOps تجاری
  • 84. مدیریت ارتباطات در تیم‌های ML
  • 85. رهبری فنی در پروژه‌های ML
  • 86. توسعه مهارت‌های تیم MLOps
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 88. مطالعات موردی موفق در MLOps
  • 89. آینده MLOps و هوش مصنوعی
  • 90. تکنولوژی‌های نوظهور در MLOps
  • 91. پلتفرم‌های Data Governance
  • 92. مدیریت امنیت داده‌ها در ML
  • 93. اصول حاکمیت نرم‌افزار در ML
  • 94. استراتژی‌های تست اتوماتیک برای ML
  • 95. معماری‌های Model Registry
  • 96. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار در ML
  • 97. اصول مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) برای ML
  • 98. برنامه‌ریزی و اجرای مهاجرت به پلتفرم MLOps
  • 99. پیاده‌سازی چارچوب‌های استاندارد برای ML
  • 100. مدیریت دانش و مستندسازی فنی

📚 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.