اکسپرس 24
کتاب کاربردهای یادگیری ماشین بومی ابری در لبه با KubeEdge و Sedna

کتاب کاربردهای یادگیری ماشین بومی ابری در لبه با KubeEdge و Sedna

تگ‌ها: Edge ML KubeEdge Sedna لبه ابری محاسبات لبه هوش مصنوعی هوش مصنوعی توزیع شده یادگیری ماشین بومی ابری یادگیری ماشین در صنعت یادگیری ماشین در لبه

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای یادگیری ماشین بومی ابری در لبه با KubeEdge و Sedna

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری بانظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 8. مهندسی ویژگی
  • 9. انتخاب مدل
  • 10. ارزیابی مدل
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)
  • 16. مفهوم لبه و محاسبات لبه
  • 17. مزایای یادگیری ماشین در لبه
  • 18. چالش‌های یادگیری ماشین در لبه
  • 19. معماری‌های Edge ML
  • 20. مقدمه‌ای بر KubeEdge
  • 21. معماری KubeEdge
  • 22. مزایای KubeEdge برای Edge ML
  • 23. استقرار مدل‌های ML در KubeEdge
  • 24. مدیریت دستگاه‌های لبه با KubeEdge
  • 25. مقدمه‌ای بر Sedna
  • 26. معماری Sedna
  • 27. قابلیت‌های Sedna برای Edge ML
  • 28. همگام‌سازی مدل در KubeEdge و Sedna
  • 29. یادگیری فدرال با Sedna
  • 30. یادگیری توزیع‌شده با Sedna
  • 31. مطالعه موردی اول: تشخیص ناهنجاری در تولید صنعتی
  • 32. مقدمه و اهداف
  • 33. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 34. طراحی مدل ML برای تشخیص ناهنجاری
  • 35. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 36. ارزیابی نتایج
  • 37. مطالعه موردی دوم: پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 38. مقدمه و اهداف
  • 39. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 40. طراحی مدل ML برای پیش‌بینی خرابی
  • 41. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 42. ارزیابی نتایج
  • 43. مطالعه موردی سوم: پردازش تصویر در لبه برای نظارت
  • 44. مقدمه و اهداف
  • 45. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 46. طراحی مدل ML برای پردازش تصویر
  • 47. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 48. ارزیابی نتایج
  • 49. مطالعه موردی چهارم: بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 50. مقدمه و اهداف
  • 51. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 52. طراحی مدل ML برای بهینه‌سازی انرژی
  • 53. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 54. ارزیابی نتایج
  • 55. مطالعه موردی پنجم: پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های لبه
  • 56. مقدمه و اهداف
  • 57. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 58. طراحی مدل ML برای NLP
  • 59. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 60. ارزیابی نتایج
  • 61. امنیت در Edge ML
  • 62. چالش‌های امنیتی در KubeEdge و Sedna
  • 63. روش‌های امن‌سازی مدل‌های ML
  • 64. رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها
  • 65. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 66. حریم خصوصی در Edge ML
  • 67. حفاظت از داده‌های حساس در لبه
  • 68. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 69. ملاحظات قانونی و اخلاقی در Edge ML
  • 70. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 71. استانداردهای اخلاقی در توسعه AI
  • 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های AI
  • 73. آینده Edge ML
  • 74. روندهای نوظهور در Edge ML
  • 75. کاربردهای آینده Edge ML
  • 76. نقش KubeEdge و Sedna در آینده
  • 77. توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های ML برای لبه
  • 78. روش‌های آموزش مدل‌های سبک
  • 79. فشرده‌سازی مدل
  • 80. هرس کردن مدل
  • 81. کوانتیزاسیون مدل
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد مدل در لبه
  • 83. مدیریت منابع در دستگاه‌های لبه
  • 84. مصرف انرژی بهینه
  • 85. زمان پاسخگویی کم
  • 86. مقیاس‌پذیری سیستم‌های Edge ML
  • 87. استقرار در مقیاس بزرگ
  • 88. مدیریت چندین گره لبه
  • 89. همگام‌سازی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 90. استراتژی‌های به‌روزرسانی مداوم
  • 91. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 92. عیب‌یابی و نظارت بر سیستم‌های Edge ML
  • 93. ابزارهای نظارتی
  • 94. تشخیص و رفع خطا
  • 95. بهبود مستمر سیستم‌های Edge ML
  • 96. یادگیری از داده‌های جدید
  • 97. تنظیم پارامترها
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده Edge ML

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.