کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سامانه‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سامانه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و چرخه حیات استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. تفاوت‌های مدل‌سازی آزمایشگاهی و سامانه‌های عملیاتی
  • 3. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 4. شناخت نیازمندی‌های زیرساختی برای استقرار مدل
  • 5. آماده‌سازی داده‌ها برای محیط عملیاتی و خط لوله داده
  • 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها در سامانه‌های بلادرنگ
  • 7. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 8. انتخاب و ارزیابی مدل‌های مناسب برای تولید
  • 9. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط استقرار
  • 11. ساخت و پیکربندی خط لوله استقرار خودکار
  • 12. یکپارچه‌سازی مدل با سرویس‌های نرم‌افزاری از طریق ای‌پی‌آی
  • 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش سرعت استنتاج
  • 14. روش‌های فشرده‌سازی مدل و کاهش حجم حافظه
  • 15. استقرار مدل در محیط‌های ابری و سرورهای داخلی
  • 16. مقیاس‌پذیری سامانه‌های یادگیری ماشین با استفاده از خوشه‌بندی
  • 17. مدیریت ترافیک و توزیع بار در سرویس‌های هوشمند
  • 18. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 19. تشخیص پدیده رانش داده و رانش مدل در گذر زمان
  • 20. استراتژی‌های بازآموزی مدل در سامانه‌های در حال اجرا
  • 21. تست‌های واحد و تست‌های یکپارچگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. امنیت و حریم خصوصی در استقرار مدل‌های هوشمند
  • 23. مدیریت خطاهای مدل و مکانیزم‌های بازگشت به نسخه قبلی
  • 24. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندهای استقرار
  • 25. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری سامانه‌های هوشمند
  • 26. پایش و ثبت وقایع برای تحلیل خطاهای سیستمی
  • 27. استفاده از ابزارهای مدیریت پیکربندی در استقرار
  • 28. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های استقرار یافته
  • 29. تکنیک‌های استقرار تدریجی و ارزیابی در محیط واقعی
  • 30. آینده‌نگری در نگهداری و ارتقای سامانه‌های یادگیری ماشین
تگ‌ها: MLOps استقرار مدل های یادگیری ماشین پردازش داده ها سامانه های هوشمند عملیاتی سازی هوش مصنوعی مدل سازی پیشرفته مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.