اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

تگ‌ها: LLM MLOps پیاده‌سازی یادگیری ماشین سیستم‌های یادگیری ماشین مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری ماشین تولیدی

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در عمل

موضوع میانی: مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی
  • 2. مبانی مهندسی یادگیری ماشین
  • 3. چرخه عمر سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای تولید
  • 5. مهندسی ویژگی در مقیاس صنعتی
  • 6. انتخاب مدل مناسب برای تولید
  • 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس
  • 8. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای تولید
  • 9. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 10. نظارت بر عملکرد مدل در تولید
  • 11. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 12. قابلیت اطمینان و تاب‌آوری سیستم‌ها
  • 13. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 14. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 15. تفسیرپذیری مدل‌ها (XAI)
  • 16. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 17. مستندسازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 18. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین (MLOps)
  • 19. زیرساخت‌های ابری برای یادگیری ماشین
  • 20. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 21. پایپ‌لاین‌های پردازش داده
  • 22. مهندسی ویژگی خودکار
  • 23. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 24. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تولید
  • 25. مدل‌های گراف عصبی (GNNs) در تولید
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP) در مقیاس صنعتی
  • 27. بینایی ماشین (Computer Vision) در تولید
  • 28. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 29. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 30. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 31. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 32. یادگیری از طریق یادگیری (Meta-Learning)
  • 33. طراحی API برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. کانتینرسازی مدل‌ها (Docker)
  • 35. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
  • 36. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 37. مدیریت ریسک در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 38. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 39. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استنتاج سریع
  • 40. موازنه بین دقت و پیچیدگی مدل
  • 41. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU/TPU)
  • 42. ابزارهای مانیتورینگ و هشداردهی
  • 43. بازآموزی مدل‌ها و به‌روزرسانی خودکار
  • 44. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 45. حذف بایاس از داده‌ها و مدل‌ها
  • 46. ارزیابی مدل‌ها در طول زمان (Drift Detection)
  • 47. استراتژی‌های استقرار تدریجی (Canary Deployments)
  • 48. A/B تست برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
  • 50. امنیت API و دسترسی به مدل‌ها
  • 51. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
  • 52. مدیریت داده‌های حساس و طبقه‌بندی شده
  • 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها (GDPR)
  • 54. پیاده‌سازی اصول MLOps در تیم‌ها
  • 55. ابزارهای اتوماسیون ML (AutoML)
  • 56. سیستم‌های مدیریت تجربه ML (MLXPs)
  • 57. نظارت بر کیفیت داده‌های ورودی
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 59. کاهش واریانس در مدل‌ها
  • 60. مدیریت خطاهای مدل در تولید
  • 61. طراحی سیستم‌های قابل توضیح (Explainable AI Systems)
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مالی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 64. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه صنعت (با رعایت استانداردها)
  • 65. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
  • 67. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه انرژی
  • 68. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه محیط زیست
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه آموزش
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه خدمات عمومی
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه تحقیقات علمی
  • 72. مدل‌های یادگیری عمیق در تولید
  • 73. معماری‌های شبکه عصبی پیشرفته
  • 74. پردازش تصویر با شبکه‌های کانولوشنی
  • 75. پردازش متن با شبکه‌های بازگشتی و ترنسفورمرها
  • 76. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در عمل
  • 77. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 78. کاربرد LLMs در تولید محتوا (با رویکرد اخلاقی)
  • 79. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متون
  • 80. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 81. کاربرد LLMs در پاسخگویی به سوالات
  • 82. مدیریت دانش در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 83. ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 84. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 85. مدیریت داده‌های متنی و صوتی
  • 86. مدیریت داده‌های تصویری و ویدیویی
  • 87. مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 88. استانداردهای کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 89. پایش مداوم عملکرد سیستم‌ها
  • 90. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 91. مدیریت مقیاس‌پذیری زیرساخت‌ها
  • 92. اصول مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
  • 93. توسعه تکراری و افزایشی سیستم‌ها
  • 94. مستندسازی فنی و کاربردی
  • 95. آموزش کاربران نهایی سیستم‌ها
  • 96. پشتیبانی فنی و نگهداری سیستم‌ها
  • 97. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 98. مدیریت چرخه عمر محصول 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.