کتاب پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با APIهای RESTful 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 و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با APIهای RESTful

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار مدل‌های شناختی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 2. APIهای RESTful: اصول و مبانی
  • 3. معماری میکروسرویس‌ها و استقرار مدل
  • 4. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای استقرار (Flask, FastAPI, Django REST Framework)
  • 5. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار
  • 6. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت قابل استفاده در API
  • 7. ایجاد یک API RESTful ساده برای یک مدل
  • 8. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های استقرار
  • 9. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی مدل‌ها
  • 10. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 11. مقایسه سرویس‌های ابری برای استقرار مدل
  • 12. استقرار مدل با استفاده از AWS SageMaker
  • 13. استقرار مدل با استفاده از Azure Machine Learning
  • 14. استقرار مدل با استفاده از Google AI Platform
  • 15. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از APIهای استقرار مدل
  • 16. مقیاس‌پذیری APIهای استقرار مدل
  • 17. امنیت APIهای استقرار مدل: احراز هویت و مجوز
  • 18. مدیریت نسخه‌ها و Rollback مدل‌ها
  • 19. تست APIهای استقرار مدل: تست واحد و تست یکپارچگی
  • 20. مستندسازی APIهای استقرار مدل با Swagger/OpenAPI
  • 21. بهینه‌سازی عملکرد APIهای استقرار مدل
  • 22. استفاده از کشینگ برای بهبود سرعت پاسخ‌گویی
  • 23. مدیریت خطاها و پیام‌های خطا در API
  • 24. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 26. استقرار مدل‌های تشخیص صدا
  • 27. استقرار مدل‌های سری زمانی
  • 28. استفاده از پایگاه داده برای ذخیره داده‌های ورودی/خروجی مدل
  • 29. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 30. استقرار مدل‌های گراف‌بنیاد
  • 31. استقرار مدل‌های Ensemble
  • 32. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار مدل‌ها
  • 33. استقرار مدل‌ها در لبه (Edge Deployment)
  • 34. استقرار مدل‌های Federated Learning
  • 35. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه عمر مدل
  • 36. بررسی موردی: استقرار یک مدل تشخیص تقلب
  • 37. بررسی موردی: استقرار یک مدل توصیه‌گر
  • 38. بهترین روش‌ها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. آینده استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
تگ‌ها: AI Deployment API RESTful AWS Azure Django REST Framework Docker FastAPI Flask Google Cloud Machine Learning Deployment MLOps Python استقرار مدل هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.