سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و ساخت خطوط لوله (Pipelines) پایدار برای عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

کتاب طراحی و ساخت خطوط لوله (Pipelines) پایدار برای عملیات 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 طراحی و ساخت خطوط لوله (Pipelines) پایدار برای عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در عملیات یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر MLOps و اهمیت خطوط لوله
  • 3. چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 4. اصول طراحی پایدار در سیستم‌های ML
  • 5. معماری خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 6. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌های MLOps
  • 7. مدیریت داده در خطوط لوله ML
  • 8. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 9. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 10. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌ها
  • 11. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 12. مبانی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 14. تقسیم داده‌ها و ارزیابی مدل
  • 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. مدیریت محیط‌های آموزشی
  • 17. مبانی توسعه و استقرار مدل
  • 18. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
  • 19. روش‌های مختلف استقرار مدل
  • 20. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 21. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 22. مبانی تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 23. انواع تست در خطوط لوله ML
  • 24. تست واحد برای اجزای ML
  • 25. تست یکپارچه‌سازی خطوط لوله
  • 26. تست پذیرش مدل
  • 27. مبانی مانیتورینگ و لاگینگ
  • 28. جمع‌آوری متریک‌های عملکرد مدل
  • 29. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 30. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 31. لاگینگ رویدادها و خطاها
  • 32. ابزارهای مانیتورینگ در MLOps
  • 33. مبانی اتوماسیون در MLOps
  • 34. اتوماسیون ساخت و تست
  • 35. اتوماسیون استقرار
  • 36. اتوماسیون مانیتورینگ و هشدار
  • 37. مدیریت پیکربندی در MLOps
  • 38. مبانی امنیت در خطوط لوله ML
  • 39. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 40. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 41. امنیت زیرساخت‌های MLOps
  • 42. مبانی مقیاس‌پذیری خطوط لوله
  • 43. طراحی برای مقیاس‌پذیری
  • 44. مدیریت منابع محاسباتی
  • 45. بهینه‌سازی عملکرد خط لوله
  • 46. مبانی قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 47. طراحی برای تحمل خطا
  • 48. مدیریت شکست در خطوط لوله
  • 49. بازیابی از خطا
  • 50. مبانی مانیتورینگ و هشداردهی
  • 51. تنظیم هشدارها برای انحرافات
  • 52. اقدامات اصلاحی خودکار
  • 53. بازخورد به چرخه توسعه
  • 54. مبانی ارکستراسیون خطوط لوله
  • 55. ابزارهای ارکستراسیون (مانند Kubeflow)
  • 56. طراحی جریان‌های کاری ML
  • 57. مدیریت وابستگی‌ها در ارکستراسیون
  • 58. مبانی مدیریت دانش در MLOps
  • 59. مستندسازی خطوط لوله و مدل‌ها
  • 60. اشتراک‌گذاری دانش و بهترین شیوه‌ها
  • 61. مدیریت دارایی‌های ML
  • 62. مبانی ارزیابی و بهبود مداوم
  • 63. سنجش کارایی خطوط لوله
  • 64. شناسایی نقاط ضعف
  • 65. پیاده‌سازی بهبودها
  • 66. مبانی نظارت بر داده‌های زنده
  • 67. جمع‌آوری داده‌های تولیدی
  • 68. تجزیه و تحلیل داده‌های زنده
  • 69. مقایسه با داده‌های آموزشی
  • 70. مبانی بازآموزی مدل‌ها
  • 71. شرایط بازآموزی مدل
  • 72. فرآیند بازآموزی خودکار
  • 73. اعتبارسنجی مدل بازآموزی شده
  • 74. مبانی مدیریت ریسک در MLOps
  • 75. شناسایی ریسک‌های عملیاتی
  • 76. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 77. برنامه‌های تداوم کسب‌وکار
  • 78. مبانی حاکمیت داده در ML
  • 79. سیاست‌های دسترسی و استفاده از داده
  • 80. ردیابی منشأ داده‌ها
  • 81. انطباق با مقررات داده
  • 82. مبانی اخلاق در ML
  • 83. شناسایی سوگیری در مدل‌ها
  • 84. تضمین انصاف و شفافیت
  • 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های ML
  • 86. مبانی معماری میکروسرویس در MLOps
  • 87. طراحی سرویس‌های ML مستقل
  • 88. ارتباط بین سرویس‌ها
  • 89. مدیریت پیچیدگی در معماری میکروسرویس
  • 90. مبانی CI/CD برای ML
  • 91. ادغام مداوم کد و مدل
  • 92. استقرار مداوم مدل‌ها
  • 93. خودکارسازی فرآیندهای CI/CD
  • 94. مبانی مدیریت هزینه در MLOps
  • 95. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 96. پیگیری هزینه‌های زیرساخت
  • 97. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 98. مبانی همکاری تیمی در MLOps
  • 99. نقش‌ها و مسئولیت‌ها
  • 100. ارتباط مؤثر بین تیم‌ها

📚 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.