اکسپرس 24
کتاب مهندسی یادگیری ماشین برای تولید در پایتون

کتاب مهندسی یادگیری ماشین برای تولید در پایتون

تگ‌ها: MLOps پایتون پیاده سازی مدل تولید مدل یادگیری ماشین علم داده مدل سازی پایتون مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین در عمل

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 یادگیری ماشین برای تولید در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 3. مراحل تولید مدل یادگیری ماشین
  • 4. انتخاب ابزار و فریم‌ورک مناسب
  • 5. مقدمه‌ای بر پایتون برای مهندسی یادگیری ماشین
  • 6. ساختاردهی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 7. مدیریت وابستگی‌ها در پایتون
  • 8. کار با محیط‌های مجازی در پایتون
  • 9. مقدمه‌ای بر بسته‌های علمی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 10. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین پایه
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 16. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 18. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 19. اصول MLOps
  • 20. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 21. اتوماسیون در MLOps
  • 22. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 23. مدیریت داده‌ها در MLOps
  • 24. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 25. مستندسازی مدل‌ها
  • 26. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 27. روش‌های استقرار مدل
  • 28. استقرار مدل به صورت API
  • 29. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 30. استقرار مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 31. مانیتورینگ مدل در حال اجرا
  • 32. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 33. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 34. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 35. امنیت در مهندسی یادگیری ماشین
  • 36. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 37. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 38. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 39. توضیح‌پذیری مدل‌ها (Model Explainability)
  • 40. تفسیر نتایج مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 41. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
  • 42. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 43. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 44. استفاده از Spark برای پردازش داده
  • 45. استفاده از Spark برای آموزش مدل
  • 46. مقدمه‌ای بر Docker
  • 47. کانتینرسازی برنامه‌های یادگیری ماشین
  • 48. ساخت ایمیج Docker برای مدل‌ها
  • 49. استفاده از Docker Compose
  • 50. مقدمه‌ای بر Kubernetes
  • 51. استقرار مدل‌ها با Kubernetes
  • 52. مدیریت منابع با Kubernetes
  • 53. تست و اعتبارسنجی در MLOps
  • 54. تست واحد (Unit Testing)
  • 55. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 56. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 57. تست بار (Load Testing)
  • 58. تست عملکرد (Performance Testing)
  • 59. مقدمه‌ای بر CI/CD
  • 60. پیاده‌سازی CI/CD برای پروژه‌های ML
  • 61. اتوماسیون ساخت و استقرار
  • 62. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 63. استفاده از ابزارهای CI/CD (مانند Jenkins, GitLab CI)
  • 64. مقدمه‌ای بر Feature Stores
  • 65. اهمیت Feature Stores
  • 66. طراحی و پیاده‌سازی Feature Store
  • 67. مدیریت داده‌های ویژگی (Feature Data Management)
  • 68. مقدمه‌ای بر Model Registries
  • 69. اهمیت Model Registries
  • 70. طراحی و پیاده‌سازی Model Registry
  • 71. مدیریت نسخه‌های مدل در Registry
  • 72. مقدمه‌ای بر Orchestration
  • 73. ابزارهای Orchestration (مانند Airflow, Kubeflow Pipelines)
  • 74. طراحی پایپ‌لاین‌های ارکستره شده
  • 75. زمان‌بندی و نظارت بر پایپ‌لاین‌ها
  • 76. مقدمه‌ای بر A/B Testing
  • 77. طراحی و پیاده‌سازی A/B Testing برای مدل‌ها
  • 78. تحلیل نتایج A/B Testing
  • 79. مقدمه‌ای بر Responsible AI
  • 80. اصول Responsible AI
  • 81. پیاده‌سازی Responsible AI در عمل
  • 82. ارزیابی ریسک مدل‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر MLOps Platforms
  • 84. بررسی پلتفرم‌های MLOps (مانند MLflow, SageMaker, Vertex AI)
  • 85. انتخاب پلتفرم مناسب
  • 86. کاربردهای پیشرفته مهندسی یادگیری ماشین
  • 87. یادگیری تقویتی در تولید
  • 88. یادگیری عمیق در تولید
  • 89. پردازش زبان طبیعی در تولید
  • 90. بینایی ماشین در تولید
  • 91. مدل‌های توصیه‌گر در تولید
  • 92. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته ریاضی برای ML
  • 93. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته آماری برای ML
  • 94. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های ML
  • 95. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 96. فرهنگ سازمانی MLOps
  • 97. آینده مهندسی یادگیری ماشین
  • 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در MLOps

📚 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.