اکسپرس 24
کتاب مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

کتاب مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

تگ‌ها: AWS AWS ML ML Engineer استقرار مدل استقرار یادگیری ماشین زیرساخت AWS زیرساخت ابری مهندسی ML یادگیری ماشین

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 مهندسی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در عصر ابری
  • 2. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
  • 3. اصول طراحی زیرساخت‌های ابری
  • 4. مفاهیم کلیدی AWS برای مهندسی ML
  • 5. خدمات محاسباتی AWS برای استقرار مدل
  • 6. Amazon EC2: ماشین‌های مجازی قدرتمند
  • 7. Amazon Lambda: محاسبات بدون سرور برای وظایف ML
  • 8. Amazon ECS و EKS: مدیریت کانتینرها در AWS
  • 9. ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS برای مدل‌های ML
  • 10. Amazon S3: ذخیره‌سازی اشیاء مقیاس‌پذیر
  • 11. Amazon EBS و EFS: ذخیره‌سازی بلوکی و فایل
  • 12. پایگاه‌های داده مدیریت‌شده در AWS
  • 13. Amazon RDS: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت‌شده
  • 14. Amazon DynamoDB: پایگاه داده NoSQL مقیاس‌پذیر
  • 15. شبکه‌سازی و تحویل محتوا در AWS
  • 16. Amazon VPC: ایجاد شبکه‌های خصوصی مجازی
  • 17. Amazon Route 53: مدیریت DNS و دسترسی
  • 18. Amazon CloudFront: تحویل محتوا با سرعت بالا
  • 19. امنیت و مدیریت دسترسی در AWS
  • 20. IAM: مدیریت هویت و دسترسی
  • 21. AWS KMS: مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 22. AWS Shield و WAF: حفاظت در برابر حملات
  • 23. پایش و ثبت وقایع در AWS
  • 24. Amazon CloudWatch: پایش عملکرد و لاگ‌ها
  • 25. AWS CloudTrail: ثبت فعالیت‌های API
  • 26. مفاهیم استقرار مدل یادگیری ماشین
  • 27. چرخه حیات مدل ML: از آموزش تا استقرار
  • 28. انتخاب زیرساخت مناسب برای استقرار مدل
  • 29. معیارهای انتخاب زیرساخت: هزینه، مقیاس‌پذیری، تأخیر
  • 30. استقرار مدل‌های ML در EC2
  • 31. بهینه‌سازی منابع EC2 برای استنتاج ML
  • 32. استقرار مدل‌های ML با استفاده از Lambda
  • 33. محدودیت‌ها و مزایای Lambda برای ML
  • 34. استقرار مدل‌های ML با استفاده از ECS و EKS
  • 35. مدیریت کانتینرهای ML با Docker و Kubernetes
  • 36. استقرار مدل‌های Batch Inference
  • 37. کاربرد AWS Batch برای پردازش دسته‌ای
  • 38. استقرار مدل‌های Real-time Inference
  • 39. API Gateway برای ارائه استنتاج بلادرنگ
  • 40. Amazon SageMaker: پلتفرم جامع ML در AWS
  • 41. SageMaker Endpoints: استقرار مدل‌های بلادرنگ
  • 42. SageMaker Batch Transform: استقرار مدل‌های دسته‌ای
  • 43. SageMaker Neo: بهینه‌سازی مدل برای پلتفرم‌های مختلف
  • 44. استقرار مدل‌های ML در لبه (Edge)
  • 45. AWS IoT Greengrass برای استقرار در دستگاه‌های لبه
  • 46. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 47. مدیریت نسخه مدل و استقرار تدریجی
  • 48. استراتژی‌های استقرار: Blue/Green، Canary
  • 49. استقرار خودکار و CI/CD برای مدل‌های ML
  • 50. ابزارهای CI/CD در AWS: CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy
  • 51. اتوماسیون فرآیند استقرار مدل
  • 52. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 53. متریک‌های کلیدی برای پایش مدل ML
  • 54. تشخیص انحراف داده (Data Drift) و مدل (Model Drift)
  • 55. استفاده از CloudWatch برای پایش مدل
  • 56. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 57. استراتژی‌های بازآموزی خودکار
  • 58. مدیریت چرخه حیات مدل در AWS
  • 59. ملاحظات هزینه در استقرار مدل‌های ML
  • 60. بهینه‌سازی هزینه با انتخاب سرویس‌های مناسب
  • 61. مدیریت بودجه و کنترل هزینه‌ها در AWS
  • 62. مطالعات موردی استقرار مدل‌های ML در AWS
  • 63. مثال‌های عملی از استقرار مدل‌های بینایی ماشین
  • 64. مثال‌های عملی از استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 65. مثال‌های عملی از استقرار مدل‌های توصیه‌گر
  • 66. استقرار مدل‌های ML با امنیت بالا
  • 67. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های امنیتی برای مدل‌های ML
  • 68. مدیریت کلیدهای API و احراز هویت
  • 69. پروتکل‌های ارتباط امن برای استنتاج
  • 70. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استقرار مدل‌های ML
  • 71. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در AWS
  • 72. استانداردهای داده و انطباق با مقررات
  • 73. راهنمای عملی برای مهندسان استقرار ML
  • 74. نکات و ترفندها برای استقرار موفق
  • 75. اشتباهات رایج در استقرار مدل‌های ML و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 76. روندهای نوظهور در مهندسی استقرار ML
  • 77. پیش‌بینی‌های آینده برای زیرساخت‌های ابری 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.