اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

کتاب پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

تگ‌ها: MLOps پایپ لاین ML خودکارسازی ML دیتاساینس عملیاتی سازی ML مدل سازی ML مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی 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 پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
  • 8. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 10. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 11. مدل‌های یادگیری عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. معماری‌های ترنسفورمر
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 18. اعتبارسنجی متقابل
  • 19. تنظیم ابرپارامترها
  • 20. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
  • 21. چرخه عمر سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 22. اهمیت MLOps در استقرار و نگهداری مدل‌ها
  • 23. اصول مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 24. معماری‌های سیستم‌های ML
  • 25. زیرساخت‌های ابری برای ML
  • 26. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های ML
  • 27. پایگاه‌های داده و مخازن داده
  • 28. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 29. ابزارهای مدیریت داده
  • 30. توسعه و آموزش مدل‌ها
  • 31. انتخاب چارچوب‌های ML
  • 32. مدیریت محیط‌های توسعه
  • 33. رهگیری آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 34. ابزارهای رهگیری آزمایش
  • 35. ثبت و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 36. پلتفرم‌های مدیریت مدل
  • 37. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 38. استقرار مدل‌ها به صورت دسته‌ای (Batch)
  • 39. استقرار مدل‌ها به صورت بلادرنگ (Real-time)
  • 40. APIهای استقرار مدل
  • 41. میکروسرویس‌ها برای مدل‌های ML
  • 42. مدیریت و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 43. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 44. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 45. تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 46. بازآموزی مدل‌ها
  • 47. اتوماسیون در MLOps
  • 48. خطوط لوله CI/CD برای ML
  • 49. ابزارهای اتوماسیون CI/CD
  • 50. استقرار خودکار مدل‌ها
  • 51. مدیریت زیرساخت خودکار
  • 52. امنیت در سیستم‌های ML
  • 53. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 54. ملاحظات حریم خصوصی
  • 55. حملات به مدل‌های ML
  • 56. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
  • 57. ملاحظات اخلاقی در ML
  • 58. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 59. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 60. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 61. کاربرد ML در سازمان‌ها
  • 62. تحلیل داده‌های مشتری
  • 63. پیش‌بینی فروش
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. مقدمه‌ای بر NLP
  • 67. مدل‌های زبانی
  • 68. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 69. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 70. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 71. پردازش تصویر
  • 72. کاربرد بینایی ماشین در تشخیص اشیاء
  • 73. سیستم‌های یادگیری تقویتی (RL)
  • 74. مفاهیم پایه RL
  • 75. کاربرد RL در رباتیک و بازی‌ها
  • 76. MLOps در عمل: مطالعات موردی
  • 77. مثال‌های پیاده‌سازی MLOps در صنایع مختلف
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 79. آینده MLOps و یادگیری ماشین خودکار
  • 80. روندهای نوظهور در MLOps
  • 81. هوش مصنوعی مسئولانه و قابل اعتماد
  • 82. معماری‌های ML توزیع شده
  • 83. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. مدل‌های خودکار (AutoML)
  • 86. تولید خودکار ویژگی
  • 87. تولید خودکار مدل
  • 88. تنظیم خودکار ابرپارامترها
  • 89. ارزیابی خودکار مدل
  • 90. پیاده‌سازی خودکار خطوط لوله ML
  • 91. راهکارهای ابری برای MLOps
  • 92. خدمات ML در AWS
  • 93. خدمات ML در Google Cloud
  • 94. خدمات ML در Azure
  • 95. ابزارهای متن‌باز برای MLOps
  • 96. Kubeflow
  • 97. MLflow
  • 98. ZenML
  • 99. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 100. بهینه‌سازی مصرف منابع

📚 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.