کتاب معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines

249,950 تومان

معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines | دوره آموزشی حرفه‌ای معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines مسیر شما به سوی ساخت خطوط لوله یادگیری ماشین قدرتمند معرفی دوره آیا …

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000199 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. اهمیت معماری در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 5. اصول طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 6. اجزای کلیدی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 7. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. جمع‌آوری و بهداشت داده‌ها
  • 9. تمیز کردن داده‌ها
  • 10. کشف و تشخیص داده‌های پرت
  • 11. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی
  • 13. انتخاب ویژگی
  • 14. تبدیل ویژگی
  • 15. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 16. مدیریت داده‌های گمشده
  • 17. بخش‌بندی داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 18. انتخاب مدل یادگیری ماشین
  • 19. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل
  • 21. آموزش مدل
  • 22. تنظیم هایپرپارامترها
  • 23. اعتبارسنجی مدل
  • 24. تفسیرپذیری مدل
  • 25. استقرار مدل
  • 26. نظارت بر مدل
  • 27. نگهداری مدل
  • 28. معماری‌های سرویس‌گرا (SOA)
  • 29. معماری میکروسرویس
  • 30. مزایا و معایب میکروسرویس‌ها
  • 31. ملاحظات طراحی برای میکروسرویس‌ها
  • 32. الگوهای معماری میکروسرویس
  • 33. API Gateway
  • 34. Service Discovery
  • 35. Circuit Breaker
  • 36. Event-Driven Architecture
  • 37. Publish-Subscribe Pattern
  • 38. Message Queues
  • 39. Stream Processing
  • 40. Data Pipelines
  • 41. ETL vs. ELT
  • 42. Data Lakes
  • 43. Data Warehouses
  • 44. Feature Stores
  • 45. Model Registries
  • 46. MLOps: تعریف و اهداف
  • 47. اصول MLOps
  • 48. پیاده‌سازی MLOps
  • 49. ابزارها و فناوری‌های MLOps
  • 50. اتوماسیون در MLOps
  • 51. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 52. نسخه‌بندی کد
  • 53. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 54. نظارت بر عملکرد مدل
  • 55. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 56. بازآموزی مدل
  • 57. استقرار و مدیریت مداوم مدل
  • 58. CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 59. پایپ‌لاین‌های CI/CD
  • 60. تست در MLOps
  • 61. تست واحد در خطوط لوله ML
  • 62. تست ادغام در خطوط لوله ML
  • 63. تست پذیرش در خطوط لوله ML
  • 64. تست توزیع داده
  • 65. تست مدل
  • 66. تست در زمان اجرا
  • 67. امنیت در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 68. امنیت داده‌ها
  • 69. امنیت مدل‌ها
  • 70. امنیت زیرساخت
  • 71. مدیریت دسترسی
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 74. مدیریت هزینه‌ها و مقیاس‌پذیری
  • 75. انتخاب زیرساخت ابری
  • 76. خدمات ابری برای MLOps
  • 77. مدیریت منابع
  • 78. بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 79. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • 80. طراحی خطوط لوله برای تحمل خطا
  • 81. سیستم‌های توزیع شده
  • 82. پردازش موازی
  • 83. سیستم‌های توزیع شده برای ML
  • 84. Apache Spark
  • 85. Apache Flink
  • 86. Kubernetes برای MLOps
  • 87. Docker برای MLOps
  • 88. Orchestration Tools
  • 89. TensorFlow Extended (TFX)
  • 90. Kubeflow
  • 91. MLflow
  • 92. Airflow
  • 93. DAGs (Directed Acyclic Graphs)
  • 94. پیاده‌سازی خطوط لوله داده با Airflow
  • 95. پیاده‌سازی خطوط لوله ML با Kubeflow
  • 96. پایپ‌لاین‌های TFX
  • 97. ملاحظات عملی در طراحی خطوط لوله
  • 98. مستندسازی خطوط لوله
  • 99. عیب‌یابی خطوط لوله
  • 100. نظارت و هشداردهی



معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines | دوره آموزشی حرفه‌ای



معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines

مسیر شما به سوی ساخت خطوط لوله یادگیری ماشین قدرتمند

معرفی دوره

آیا می‌خواهید پروژه‌های یادگیری ماشین خود را از حد ایده‌آل فراتر ببرید و به سطحی از حرفه‌ای‌گری برسانید که همواره قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و کارآمد باشند؟ در دنیای امروز، داده‌های بزرگ و نیاز به پردازش سریع و دقیق آن‌ها، اهمیت طراحی اصولی خطوط لوله یادگیری ماشین (ML Pipelines) را دوچندان کرده است. این دوره آموزشی بی‌نظیر، شما را به یک متخصص در زمینه معماری نرم‌افزار و طراحی ML Pipelines تبدیل می‌کند.

با شرکت در این دوره، شما مهارت‌های لازم برای طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت خطوط لوله یادگیری ماشین را به دست خواهید آورد. از انتخاب معماری مناسب گرفته تا پیاده‌سازی اجزای مختلف، مدیریت داده‌ها و استقرار مدل‌ها، این دوره شما را در تمامی مراحل راهنمایی می‌کند. دیگر نگران پیچیدگی‌های پروژه‌های ML خود نباشید! با این دوره، به یک مهندس نرم‌افزار مسلط به ML تبدیل شوید.

درباره دوره

دوره “معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines” یک دوره جامع و کاربردی است که به شما اصول و تکنیک‌های لازم برای طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین را آموزش می‌دهد. این دوره با تمرکز بر مباحث کلیدی معماری نرم‌افزار، به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های ML خود را از ابتدا به درستی ساختاربندی کنید و از بروز مشکلات احتمالی در آینده جلوگیری نمایید. دوره شامل مثال‌های عملی، تمرین‌های کاربردی و پروژه‌های واقعی است که شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند.

موضوعات کلیدی

در این دوره، شما با موضوعات کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

  • مفاهیم پایه معماری نرم‌افزار و اصول طراحی
  • طراحی و انتخاب معماری مناسب برای ML Pipelines
  • مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها در خطوط لوله
  • پیاده‌سازی اجزای مختلف خطوط لوله (آموزش، اعتبارسنجی، استنتاج)
  • ابزارها و تکنولوژی‌های رایج در ML Pipelines (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.)
  • مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی خطوط لوله
  • مدیریت و مانیتورینگ خطوط لوله
  • اتوماسیون و CI/CD برای ML Pipelines
  • امنیت و حریم خصوصی در ML Pipelines
  • استقرار مدل‌ها و مدیریت نسخه‌ها

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • مهندسان نرم‌افزار که می‌خواهند دانش خود را در زمینه یادگیری ماشین گسترش دهند.
  • دانشمندان داده که به دنبال راه‌هایی برای بهبود و اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین خود هستند.
  • معماران نرم‌افزار که می‌خواهند در زمینه طراحی ML Pipelines تخصص پیدا کنند.
  • افرادی که علاقه‌مند به ورود به حوزه یادگیری ماشین و مهندسی نرم‌افزار هستند.
  • هر کسی که می‌خواهد پروژه‌های یادگیری ماشین خود را به سطح بالاتری از حرفه‌ای‌گری برساند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با شرکت در این دوره، شما مزایای زیر را به دست خواهید آورد:

  • کسب مهارت‌های عملی: این دوره بر مبنای یادگیری عملی و پروژه‌محور طراحی شده است و شما را برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند.
  • افزایش سرعت توسعه: یادگیری اصول معماری نرم‌افزار، سرعت توسعه و پیاده‌سازی پروژه‌های ML شما را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.
  • بهبود کیفیت کد: با استفاده از اصول معماری، کد شما خواناتر، قابل نگهداری‌تر و عاری از باگ خواهد بود.
  • مقیاس‌پذیری: یاد می‌گیرید چگونه خطوط لوله خود را برای پردازش داده‌های بزرگ و افزایش حجم ترافیک مقیاس‌پذیر کنید.
  • بالا بردن ارزش رزومه: کسب این مهارت‌ها، ارزش شما را در بازار کار به شدت افزایش می‌دهد و فرصت‌های شغلی جدیدی را برای شما فراهم می‌کند.
  • پشتیبانی و جامعه: دسترسی به پشتیبانی مدرسان و امکان تعامل با سایر شرکت‌کنندگان در دوره.

فرصت را از دست ندهید و همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید تا آینده شغلی خود را متحول سازید!

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما در یادگیری عمیق مفاهیم معماری نرم‌افزار و طراحی ML Pipelines کمک می‌کند. در ادامه، تنها تعدادی از این سرفصل‌ها را مشاهده می‌کنید:

  • فصل اول: مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
    • مفاهیم پایه معماری نرم‌افزار
    • اصول طراحی نرم‌افزار (SOLID, DRY, KISS)
    • الگوهای طراحی (Design Patterns)
  • فصل دوم: معرفی ML Pipelines
    • خطوط لوله یادگیری ماشین چیستند؟
    • اجزای اصلی ML Pipelines
    • چالش‌ها و مزایای ML Pipelines
  • فصل سوم: طراحی ML Pipelines
    • انتخاب معماری مناسب (Microservices, Batch Processing, Streaming)
    • طراحی معماری قابل توسعه و نگهداری
    • استفاده از ابزارهای طراحی (Diagrams, Documentation)
  • فصل چهارم: مدیریت داده‌ها
    • جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
    • پیش‌پردازش داده‌ها (Cleaning, Transformation, Feature Engineering)
    • مدیریت نسخه‌ها و کنترل داده‌ها
  • فصل پنجم: پیاده‌سازی اجزای ML Pipelines
    • آموزش مدل (Training)
    • اعتبارسنجی مدل (Validation)
    • استنتاج (Inference)
    • مدیریت مدل‌ها و ذخیره‌سازی
  • فصل ششم: ابزارها و تکنولوژی‌ها
    • TensorFlow و Keras
    • PyTorch
    • Scikit-learn
    • Apache Spark
    • Kubernetes
    • Docker
  • فصل هفتم: مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی
    • مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
    • بهینه‌سازی عملکرد (Performance Tuning)
    • استفاده از GPU و TPU
  • فصل هشتم: مدیریت و مانیتورینگ
    • مانیتورینگ خطوط لوله (Metrics, Logging)
    • مدیریت خطاها و هشدارها
    • ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
  • فصل نهم: اتوماسیون و CI/CD
    • CI/CD برای ML Pipelines (Git, Jenkins, GitLab CI)
    • اتوماسیون فرآیندها
    • استقرار خودکار (Automated Deployment)
  • فصل دهم: امنیت و حریم خصوصی
    • امنیت داده‌ها و مدل‌ها
    • حریم خصوصی و حفاظت از اطلاعات
    • اقدامات امنیتی (Encryption, Access Control)
  • فصل یازدهم: استقرار و مدیریت نسخه‌ها
    • استراتژی‌های استقرار (A/B Testing, Canary Release)
    • مدیریت نسخه‌ها و Rollback
    • مدیریت پیکربندی
  • فصل دوازدهم: پروژه‌های عملی و نمونه‌ها
    • پیاده‌سازی یک ML Pipeline end-to-end
    • مثال‌های کاربردی از صنایع مختلف
    • ارائه پروژه‌های نهایی

این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه معماری نرم‌افزار و طراحی ML Pipelines تبدیل شوید و پروژه‌های یادگیری ماشین خود را به سطح بالاتری از موفقیت برسانید.

همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را بسازید!

© 2024 نام شرکت شما. تمامی حقوق محفوظ است.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا