کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم کوب‌فلو (Kubeflow) در محیط‌های ابری بومی 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 پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم کوب‌فلو (Kubeflow) در محیط‌های ابری بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم رایانش ابری بومی و کوبرنتیز
  • 2. معماری و اجزای تشکیل‌دهنده پلتفرم کوب‌فلو
  • 3. نصب و راه‌اندازی کوبرنتیز برای استقرار کوب‌فلو
  • 4. پیکربندی محیط توسعه و ابزارهای خط فرمان
  • 5. مدیریت کاربران و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
  • 6. آشنایی با دفترچه‌های یادداشت تعاملی در نوت‌بوک‌سرور
  • 7. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص حافظه در کوب‌فلو
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 9. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌ها در فضای ابری
  • 10. معرفی مؤلفه پایپ‌لاین‌های کوب‌فلو برای اتوماسیون
  • 11. طراحی گراف‌های محاسباتی و گردش‌کار یادگیری ماشین
  • 12. مدیریت نسخه‌ها و پارامترهای مدل با استفاده از کامپوننت‌ها
  • 13. توسعه مؤلفه‌های سفارشی در پایپ‌لاین‌ها
  • 14. یکپارچه‌سازی مخازن کد با چرخه توسعه مدل
  • 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس توزیع‌شده
  • 16. استفاده از اپراتورهای آموزش برای مدل‌های تنسورفلو
  • 17. استفاده از اپراتورهای آموزش برای مدل‌های پای‌تورچ
  • 18. بهینه‌سازی ابرپارامترها با ابزار کاتیب
  • 19. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت نتایج در محیط کاتیب
  • 20. استراتژی‌های ارزیابی مدل و اعتبارسنجی خودکار
  • 21. معرفی ابزارهای سرویس‌دهی مدل در کوب‌فلو
  • 22. استقرار مدل‌ها با استفاده از کِی‌سرو
  • 23. مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های مدل
  • 24. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 25. تحلیل خطاهای زمان اجرا در محیط‌های توزیع‌شده
  • 26. امنیت در چرخه‌حیات یادگیری ماشین و رمزنگاری داده‌ها
  • 27. مدیریت اسرار و تنظیمات محیطی در کوب‌فلو
  • 28. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های ابری بومی
  • 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین در کوب‌فلو
  • 30. مدیریت چرخه‌حیات مدل و ثبت در مخزن مدل‌ها
  • 31. اجرای تست‌های واحد برای کدهای یادگیری ماشین
  • 32. پیاده‌سازی فرآیند پیوسته استقرار مدل‌ها
  • 33. مدیریت خطا و بازیابی در گردش‌کارهای طولانی‌مدت
  • 34. استفاده از متادیتای کوب‌فلو برای ردیابی آزمایش‌ها
  • 35. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در محیط کوبرنتیز
  • 36. عیب‌یابی پیشرفته و لاگ‌گیری از مؤلفه‌های کوب‌فلو
  • 37. به‌روزرسانی و نگهداری پلتفرم کوب‌فلو
  • 38. تأمین امنیت شبکه در ارتباطات بین‌سرویسی
  • 39. مدیریت هزینه‌های زیرساخت در محیط‌های ابری
  • 40. تطبیق استانداردهای اخلاقی و فنی در طراحی مدل‌ها
تگ‌ها: Kubeflow پردازش ابری پلتفرم کوب‌فلو رایانش ابری بومی کوب‌فلو مدیریت چرخه حیات مدل مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.