کتاب پیاده‌سازی، مدیریت و استقرار مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از ابزار MLflow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی، مدیریت و استقرار مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از ابزار MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و چرخه حیات مدل‌های بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در چرخه حیات مدل
  • 2. معماری مدل‌های بینایی ماشین و ترنسفورمرهای بینایی
  • 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای آموزش مدل
  • 4. استراتژی‌های انتخاب مدل پایه و تنظیم دقیق پارامترها
  • 5. آشنایی با پلتفرم MLflow و اجزای اصلی آن در مدیریت پروژه
  • 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 7. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترها با MLflow Tracking
  • 8. ثبت و نسخه‌بندی خودکار مدل‌های بینایی ماشین
  • 9. استفاده از MLflow برای مدیریت متادیتای آموزش مدل
  • 10. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین و ثبت معیارهای عملکرد
  • 11. کاربرد توابع ثبت خودکار در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 12. مدیریت و سازماندهی مصنوعات مدل در MLflow Artifacts
  • 13. استفاده از MLflow Model Registry برای مدیریت نسخه‌ها
  • 14. تکنیک‌های تنظیم دقیق ترنسفورمرهای بینایی بر روی داده‌های خاص
  • 15. استفاده از MLflow برای مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 16. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی مدل با Conda و Docker
  • 17. طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله استقرار مدل‌های بینایی ماشین
  • 18. توسعه سرویس‌های استنتاج برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 19. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 20. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط استقرار
  • 21. مدیریت چرخه حیات مدل از آموزش تا بهره‌برداری
  • 22. بهینه‌سازی مصرف منابع در استنتاج مدل‌های بینایی ماشین
  • 23. امنیت و حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
  • 24. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی با ابزارهای استاندارد
  • 25. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای استقرار مدل
  • 26. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس داده‌های جدید
  • 27. مدیریت نگارش و کنترل تغییرات در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 28. یکپارچه‌سازی MLflow با ابزارهای CI/CD برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 29. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل به ذینفعان پروژه
تگ‌ها: MLflow استقرار مدل بینایی ماشین پردازش تصویر عملیات یادگیری ماشین مدل‌های ترنسفورمر مدیریت مدل هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.