کتاب استقرار خودکار و مقیاس‌پذیر مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving و Kubernetes

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 استقرار خودکار و مقیاس‌پذیر مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving و Kubernetes

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری
  • 2. اصول توسعه نرم‌افزار مدرن
  • 3. معماری میکروسرویس‌ها و مزایای آن
  • 4. مفاهیم پایه‌ای ابری و مدل‌های سرویس‌دهی
  • 5. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code)
  • 6. کانتینرسازی با داکر: مفاهیم و کاربردها
  • 7. مدیریت کانتینرها با کوبرنتیز: اصول اولیه
  • 8. معماری کوبرنتیز: اجزا و نقش آن‌ها
  • 9. استقرار برنامه‌ها در کوبرنتیز: Pods و Deployments
  • 10. مدیریت وضعیت و مقیاس‌پذیری در کوبرنتیز
  • 11. شبکه‌بندی در کوبرنتیز: Services و Ingress
  • 12. ذخیره‌سازی داده‌ها در کوبرنتیز: Volumes و Persistent Volumes
  • 13. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در کوبرنتیز
  • 14. امنیت در کوبرنتیز: Role-Based Access Control (RBAC)
  • 15. اصول TensorFlow Serving برای استقرار مدل
  • 16. نصب و پیکربندی TensorFlow Serving
  • 17. ارائه مدل‌های TensorFlow به صورت سرویس
  • 18. انتقال مدل‌های آموزش‌دیده به TensorFlow Serving
  • 19. استفاده از REST API و gRPC با TensorFlow Serving
  • 20. مدیریت نسخه‌های مدل در TensorFlow Serving
  • 21. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
  • 22. مفاهیم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 23. معیارهای کلیدی برای مقیاس‌پذیری
  • 24. تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار در کوبرنتیز
  • 25. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در کوبرنتیز
  • 26. تنظیم HPA بر اساس معیارهای CPU و حافظه
  • 27. تنظیم HPA بر اساس معیارهای سفارشی
  • 28. Vertical Pod Autoscaler (VPA) و کاربردهای آن
  • 29. استقرار خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. ادغام TensorFlow Serving با کوبرنتیز
  • 31. ایجاد Dockerfile برای TensorFlow Serving
  • 32. ساخت ایمیج داکر سفارشی برای TensorFlow Serving
  • 33. استقرار TensorFlow Serving در کوبرنتیز
  • 34. پیکربندی Deployments برای TensorFlow Serving
  • 35. استفاده از Services برای دسترسی به TensorFlow Serving
  • 36. تنظیم Ingress برای دسترسی خارجی به مدل‌ها
  • 37. مدیریت منابع در کوبرنتیز برای TensorFlow Serving
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد TensorFlow Serving
  • 39. نکات عملی برای استقرار کارآمد
  • 40. مفاهیم پیشرفته‌تر کوبرنتیز
  • 41. StatefulSets برای مدیریت برنامه‌های حالت‌دار
  • 42. DaemonSets برای اجرای یک کانتینر در هر Node
  • 43. Jobs و CronJobs برای پردازش‌های دسته‌ای
  • 44. Network Policies برای کنترل ترافیک شبکه
  • 45. Secrets و ConfigMaps برای مدیریت پیکربندی
  • 46. Storage Classes و Dynamic Provisioning
  • 47. Custom Resource Definitions (CRDs)
  • 48. Operators برای اتوماسیون مدیریت برنامه‌ها
  • 49. مفاهیم پیشرفته‌تر TensorFlow Serving
  • 50. مدل‌های چندگانه و مدیریت آن‌ها
  • 51. تنظیمات پیشرفته عملکرد TensorFlow Serving
  • 52. استفاده از GPU در TensorFlow Serving
  • 53. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
  • 54. رمزنگاری ارتباطات با TLS/SSL
  • 55. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 56. بررسی آسیب‌پذیری‌های رایج
  • 57. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری
  • 58. خدمات ابری برای استقرار و مدیریت
  • 59. استفاده از سرویس‌های ابری مدیریت شده کوبرنتیز
  • 60. مقایسه پلتفرم‌های ابری مختلف
  • 61. ملاحظات هزینه در استقرار ابری
  • 62. بهینه‌سازی هزینه‌ها با مقیاس‌پذیری خودکار
  • 63. اصول DevOps و CI/CD
  • 64. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای استقرار مدل
  • 65. ابزارهای CI/CD رایج
  • 66. اتوماسیون تست در چرخه عمر نرم‌افزار
  • 67. نظارت و پایش مداوم سیستم‌ها
  • 68. مدیریت رویدادها و هشدارها
  • 69. تحلیل داده‌های مانیتورینگ
  • 70. بهبود مستمر فرآیندها
  • 71. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 72. برنامه‌ریزی برای فجایع (Disaster Recovery)
  • 73. مستندسازی فنی استقرار
  • 74. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
  • 75. اخلاق در توسعه و استقرار نرم‌افزار
  • 76. مسئولیت‌پذیری در قبال کاربران
  • 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. شفافیت در عملکرد سیستم‌ها
  • 79. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات
  • 80. نکات پایانی در مهندسی نرم‌افزار ابری
  • 81. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. روندهای نوظهور در مهندسی نرم‌افزار
  • 83. یادگیری عمیق و استقرار آن
  • 84. پردازش لبه (Edge Computing) و استقرار مدل
  • 85. نکات تکمیلی برای مهندسان نرم‌افزار
  • 86. منابع بیشتر برای مطالعه و یادگیری
  • 87. بررسی موردی: استقرار موفق یک مدل یادگیری ماشین
  • 88. چالش‌های رایج در استقرار و مقیاس‌پذیری
  • 89. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 91. جمع‌بندی اصول کلیدی
  • 92. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 93. بهینه‌سازی زیرساخت برای عملکرد بالا
  • 94. مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های ابری
  • 95. ملاحظات امنیتی در معماری ابری
  • 96. آینده کوبرنتیز و اکوسیستم آن
  • 97. تکامل TensorFlow Serving
  • 98. نقش هوش مصنوعی در مدیریت زیرساخت
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
  • 100. مفاهیم پایدارسازی در کوبرنتیز

📚 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.