کتاب یادگیری ماشین در ابر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در ابر

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و سیستم‌های رایانه‌ای

موضوع میانی: پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در محیط ابری
• 2. آشنایی با پلتفرم‌های رایانش ابری برای یادگیری ماشین
• 3. انتخاب سرویس ابری مناسب برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. مبانی مجازی‌سازی و کانتینرسازی در یادگیری ماشین
• 5. مدل‌های استقرار یادگیری ماشین در ابر
• 6. مقایسه هزینه‌ها و عملکرد در پلتفرم‌های مختلف ابری
• 7. استفاده از ماشین‌های مجازی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. مقیاس‌پذیری آموزش مدل با استفاده از منابع ابری
• 9. مدیریت داده‌ها در محیط ابری برای یادگیری ماشین
• 10. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ در ابر
• 11. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در یادگیری ماشین ابری
• 12. استفاده از پایگاه‌های داده ابری برای یادگیری ماشین
• 13. توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Docker
• 14. استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. معماری میکروسرویس‌ها برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. استفاده از توابع بدون سرور (Serverless) برای یادگیری ماشین
• 17. بهینه‌سازی مصرف منابع در یادگیری ماشین ابری
• 18. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 19. عیب‌یابی و رفع مشکلات در محیط ابری
• 20. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار مدل‌ها
• 21. آشنایی با سرویس‌های یادگیری ماشین آماده در ابر
• 22. استفاده از سرویس‌های تشخیص تصویر در ابر
• 23. استفاده از سرویس‌های پردازش زبان طبیعی در ابر
• 24. استفاده از سرویس‌های پیش‌بینی در ابر
• 25. یادگیری تقویتی در محیط ابری
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ابر
• 27. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و ابر
• 28. یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow در ابر
• 29. یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch در ابر
• 30. استفاده از GPUها در ابر برای تسریع آموزش مدل
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار در ابر
• 32. کوچک‌سازی مدل‌ها برای کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت
• 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained models) در ابر
• 34. انتقال یادگیری (Transfer learning) در محیط ابری
• 35. یادگیری فعال (Active learning) در ابر
• 36. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task learning) در ابر
• 37. یادگیری فدرال (Federated learning) در ابر
• 38. استفاده از ابزارهای خودکار ML (AutoML) در ابر
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 40. تضمین انصاف و عدم تبعیض در مدل‌های یادگیری ماشین ابری
• 41. مدیریت نسخه‌های مدل و آزمایش A/B در ابر
• 42. استفاده از APIها برای دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 43. طراحی APIهای RESTful برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. امنیت APIهای یادگیری ماشین در ابر
• 45. مقیاس‌بندی APIهای یادگیری ماشین