کتاب مهندسی یادگیری ماشین برای تولید در پایتون

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 مهندسی یادگیری ماشین برای تولید در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

🎓 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. 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.