اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

تگ‌ها: MLOps استقرار مدل یادگیری ماشین پیاده سازی مدل یادگیری ماشین چرخه حیات مدل یادگیری ماشین داده کاوی علم داده عملیات یادگیری ماشین مدیریت مدل یادگیری ماشین مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی کاربردی

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 و مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علم داده

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
  • 3. چرخه حیات توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 4. توسعه و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌ها
  • 5. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 6. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 8. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 9. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
  • 10. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 11. زیرساخت‌های ابری برای MLOps
  • 12. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 13. مدیریت پایگاه داده‌های یادگیری ماشین
  • 14. اتوماسیون خط لوله داده (Data Pipeline Automation)
  • 15. تست و تضمین کیفیت در MLOps
  • 16. امنیت در چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 17. حاکمیت داده (Data Governance) در MLOps
  • 18. اصول DevOps و ارتباط آن با MLOps
  • 19. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time)
  • 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین دسته‌ای (Batch)
  • 21. مدیریت و نظارت بر مدل‌های تولیدی
  • 22. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 23. مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 24. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 25. تکنیک‌های تشخیص انحراف
  • 26. بازیابی و بازگردانی مدل‌ها
  • 27. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MLOps
  • 28. بهینه‌سازی منابع در MLOps
  • 29. طراحی معماری MLOps
  • 30. اصول مهندسی قابل اطمینان (Reliable Engineering)
  • 31. مدیریت خطا و استثناء در MLOps
  • 32. مستندسازی فرآیندهای MLOps
  • 33. کار تیمی و همکاری در تیم‌های MLOps
  • 34. آموزش و توسعه مهارت‌های MLOps
  • 35. اخلاق در یادگیری ماشین و MLOps
  • 36. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 37. کاربرد MLOps در صنایع مختلف
  • 38. مطالعات موردی MLOps موفق
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 46. کاربرد LLMs در MLOps
  • 47. تولید محتوا با LLMs
  • 48. اصول یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در MLOps
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 51. کاربرد MLOps در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 53. کاربرد MLOps در تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
  • 55. کاربرد MLOps در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 56. یادگیری آموخته (Transfer Learning)
  • 57. کاربرد MLOps در یادگیری آموخته
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 59. کاربرد MLOps در کاهش ابعاد
  • 60. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 61. کاربرد MLOps در خوشه‌بندی
  • 62. دسته‌بندی (Classification)
  • 63. کاربرد MLOps در دسته‌بندی
  • 64. رگرسیون (Regression)
  • 65. کاربرد MLOps در رگرسیون
  • 66. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 67. کاربرد MLOps در تشخیص ناهنجاری
  • 68. مهندسی Prompt برای LLMs
  • 69. تنظیم دقیق مدل‌های LLM (Fine-tuning)
  • 70. ارزیابی و سنجش کیفیت LLMs
  • 71. مدیریت داده‌های آموزشی برای LLMs
  • 72. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 73. کاربرد LLMs در تولید کد
  • 74. کاربرد LLMs در تحلیل داده
  • 75. کاربرد LLMs در پشتیبانی مشتری
  • 76. کاربرد LLMs در خودکارسازی وظایف
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 78. الگوریتم‌های داده‌کاوی
  • 79. کاربرد MLOps در داده‌کاوی
  • 80. مدیریت کلان‌داده (Big Data Management)
  • 81. پلتفرم‌های پردازش کلان‌داده
  • 82. کاربرد MLOps در کلان‌داده
  • 83. اصول مهندسی نرم‌افزار چابک (Agile)
  • 84. نقش MLOps در پروژه‌های چابک
  • 85. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های MLOps
  • 86. مدیریت ریسک در پروژه‌های MLOps
  • 87. آینده MLOps و یادگیری ماشین
  • 88. نوآوری‌ها در حوزه MLOps
  • 89. توسعه حرفه‌ای در MLOps
  • 90. مسیر شغلی در MLOps
  • 91. استانداردهای صنعتی MLOps
  • 92. بهترین شیوه‌ها در MLOps
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 94. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 95. نقش هوش مصنوعی مسئولانه در MLOps
  • 96. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.