اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی محیط‌های آزمایشی و نمونه‌های اولیه MLOps با استفاده از k3s و Argo

کتاب پیاده‌سازی محیط‌های آزمایشی و نمونه‌های اولیه MLOps با استفاده از k3s و Argo

تگ‌ها: Argo DevOps k3s Kubernetes MLOps استقرار یادگیری ماشین کانتینر محیط آزمایشی MLOps مهندسی یادگیری ماشین نمونه اولیه MLOps

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 پیاده‌سازی محیط‌های آزمایشی و نمونه‌های اولیه MLOps با استفاده از k3s و Argo

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات

موضوع میانی: توسعه و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات مهندسی نرم‌افزار و عملیات
  • 2. مبانی توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی MLOps
  • 4. معرفی k3s و اهداف آن
  • 5. آشنایی با Argo Workflows
  • 6. نصب و پیکربندی اولیه k3s
  • 7. استقرار ابزارهای پایه در k3s
  • 8. مفاهیم کانتینرسازی و Docker
  • 9. مدیریت داده در محیط‌های MLOps
  • 10. مراحل پایپ‌لاین یادگیری ماشین
  • 11. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 12. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 13. معرفی ابزارهای ETL در MLOps
  • 14. استقرار ابزارهای ETL با Argo
  • 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 18. انتشار مدل‌ها در محیط آزمایشی
  • 19. معرفی Argo CD
  • 20. استقرار برنامه‌ها با Argo CD
  • 21. پایش و مانیتورینگ سیستم‌ها
  • 22. مدیریت لاگ‌ها و خطاها
  • 23. معرفی ابزارهای مانیتورینگ
  • 24. پیکربندی مانیتورینگ در k3s
  • 25. استفاده از Prometheus و Grafana
  • 26. امنیت در محیط‌های MLOps
  • 27. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 28. رمزنگاری داده‌ها و ارتباطات
  • 29. پروتکل‌های امنیتی در k3s
  • 30. استقرار ابزارهای امنیتی
  • 31. خودکارسازی فرآیندهای MLOps
  • 32. مدیریت خودکار استقرار
  • 33. خودکارسازی تست و ارزیابی
  • 34. خودکارسازی مانیتورینگ
  • 35. استفاده از اسکریپت‌ها و اتوماسیون
  • 36. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
  • 37. معرفی Terraform
  • 38. استقرار زیرساخت با Terraform
  • 39. مدیریت پیکربندی با Ansible
  • 40. استفاده از Ansible برای اتوماسیون
  • 41. محیط‌های آزمایشی (Sandbox)
  • 42. طراحی محیط‌های آزمایشی
  • 43. پیاده‌سازی محیط آزمایشی با k3s
  • 44. مدیریت منابع در محیط آزمایشی
  • 45. نمونه‌های اولیه (POC) در MLOps
  • 46. اهداف پیاده‌سازی POC
  • 47. طراحی POC برای یک مدل یادگیری ماشین
  • 48. پیاده‌سازی POC با k3s و Argo
  • 49. ارزیابی نتایج POC
  • 50. استفاده از GitOps در MLOps
  • 51. اصول GitOps
  • 52. استقرار GitOps با Argo CD
  • 53. مدیریت تغییرات با GitOps
  • 54. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های MLOps
  • 55. شناسایی گلوگاه‌ها در پایپ‌لاین
  • 56. بهبود عملکرد پایپ‌لاین
  • 57. کاهش زمان استقرار
  • 58. مدیریت هزینه‌ها در MLOps
  • 59. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 60. کاهش هزینه‌های زیرساخت
  • 61. مدیریت هزینه‌های عملیاتی
  • 62. مستندسازی در MLOps
  • 63. اهمیت مستندسازی
  • 64. مستندسازی پایپ‌لاین‌ها
  • 65. مستندسازی محیط‌ها
  • 66. تست A/B مدل‌ها
  • 67. مفاهیم تست A/B
  • 68. پیاده‌سازی تست A/B با Argo
  • 69. تحلیل نتایج تست A/B
  • 70. مدیریت ریسک در MLOps
  • 71. شناسایی ریسک‌ها
  • 72. برنامه‌ریزی برای کاهش ریسک
  • 73. مدیریت بحران در MLOps
  • 74. آینده MLOps
  • 75. روندهای جدید در MLOps
  • 76. ابزارهای نوظهور در MLOps
  • 77. نقش هوش مصنوعی در MLOps
  • 78. تمرین عملی: پیاده‌سازی پایپ‌لاین ساده
  • 79. تمرین عملی: استقرار مدل با Argo CD
  • 80. تمرین عملی: پیکربندی مانیتورینگ
  • 81. تمرین عملی: ایجاد یک محیط آزمایشی کوچک
  • 82. مرور و جمع‌بندی مفاهیم
  • 83. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 84. منابع تکمیلی برای یادگیری
  • 85. مباحث پیشرفته در MLOps
  • 86. مدیریت داده‌های حجیم
  • 87. استقرار مدل‌های real-time
  • 88. معرفی معماری‌های پیشرفته
  • 89. ملاحظات قانونی و اخلاقی در MLOps
  • 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 91. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. مسئولیت‌پذیری در MLOps
  • 93. کتابخانه‌های مفید در MLOps
  • 94. ابزارهای توسعه و استقرار
  • 95. ابزارهای مانیتورینگ و پایش
  • 96. ابزارهای مدیریت داده
  • 97. ابزارهای اتوماسیون
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 99. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 100. شبکه‌های عصبی بازگشتی

📚 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.