اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی و ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی در معماری ابری بومی (Cloud Native)

کتاب پیاده‌سازی و ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی در معماری ابری بومی (Cloud Native)

تگ‌ها: AI as a Service Cloud Native AI پیاده‌سازی هوش مصنوعی توسعه AI خدمات هوش مصنوعی معماری ابری هوش مصنوعی ابری هوش مصنوعی بومی هوش مصنوعی در لبه هوش مصنوعی لبه

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 ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی در معماری ابری بومی (Cloud Native)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و لبه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی معماری ابری بومی
  • 3. معماری میکروسرویس‌ها و کانتینرسازی
  • 4. اکوسیستم کوبرنتیز و مدیریت کانتینر
  • 5. مفاهیم لبه (Edge Computing) و کاربردهای آن
  • 6. اهمیت پردازش در لبه برای هوش مصنوعی
  • 7. معماری‌های پیشنهادی برای هوش مصنوعی در لبه
  • 8. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پردازش لبه
  • 9. نرم‌افزارها و ابزارهای توسعهٔ هوش مصنوعی در لبه
  • 10. مراحل توسعهٔ مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های لبه
  • 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار در لبه
  • 14. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق سازگار با لبه
  • 15. TensorFlow Lite و PyTorch Mobile
  • 16. TensorRT و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 17. پلتفرم‌های ابری برای ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی
  • 18. معرفی خدمات ابری پرکاربرد
  • 19. خدمات ابری برای مدیریت داده‌ها
  • 20. خدمات ابری برای توسعهٔ مدل
  • 21. خدمات ابری برای استقرار مدل
  • 22. مفهوم AI-as-a-Service (AIaaS)
  • 23. مزایای ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی
  • 24. مدل‌های کسب‌وکار برای AIaaS
  • 25. طراحی معماری AIaaS در محیط ابری بومی
  • 26. استفاده از کوبرنتیز برای ارکستراسیون AIaaS
  • 27. مدیریت API برای خدمات هوش مصنوعی
  • 28. امنیت در ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی
  • 29. مدیریت و مانیتورینگ خدمات AIaaS
  • 30. مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری خدمات
  • 31. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مستقر
  • 32. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها
  • 33. پایش سلامت و کارایی زیرساخت
  • 34. مدیریت هزینه در محیط ابری و لبه
  • 35. ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی در AIaaS
  • 36. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 37. هوش مصنوعی در صنعت تولید و اتوماسیون
  • 38. هوش مصنوعی در حوزهٔ سلامت و پزشکی
  • 39. هوش مصنوعی در حوزهٔ کشاورزی هوشمند
  • 40. هوش مصنوعی در مدیریت شهری و حمل‌ونقل
  • 41. هوش مصنوعی در حوزهٔ آموزش و یادگیری
  • 42. هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکی
  • 43. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 44. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات هوش مصنوعی
  • 45. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 46. حاکمیت داده و مدل‌های هوش مصنوعی
  • 47. مراحل پیاده‌سازی یک پروژهٔ AIaaS
  • 48. تعریف نیازمندی‌ها و اهداف پروژه
  • 49. انتخاب پلتفرم ابری و ابزارها
  • 50. توسعهٔ اولیهٔ مدل هوش مصنوعی
  • 51. بهینه‌سازی و تست مدل
  • 52. طراحی معماری سرویس
  • 53. پیاده‌سازی API برای سرویس
  • 54. استقرار سرویس در محیط ابری
  • 55. تست جامع و اعتبارسنجی
  • 56. مانیتورینگ و نگهداری سرویس
  • 57. ارائهٔ خدمات به کاربران نهایی
  • 58. بهبود مستمر و توسعهٔ ویژگی‌های جدید
  • 59. نکات کلیدی در موفقیت پروژه‌های AIaaS
  • 60. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی AIaaS
  • 61. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 62. آیندهٔ هوش مصنوعی در معماری ابری و لبه
  • 63. روندهای نوظهور در Edge AI
  • 64. روندهای نوظهور در AIaaS
  • 65. هوش مصنوعی کوانتومی و کاربردهای آن
  • 66. هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI)
  • 67. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 68. کاربرد بلاکچین در AIaaS
  • 69. پردازش زبان طبیعی در AIaaS
  • 70. بینایی ماشین در AIaaS
  • 71. یادگیری تقویتی در AIaaS
  • 72. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 73. معماری‌های پیشرفتهٔ یادگیری عمیق
  • 74. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 75. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 76. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 77. استقرار LLMs در لبه و ابر
  • 78. مدیریت داده‌های حجیم و استریمینگ
  • 79. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 80. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. کاربرد پردازش سیگنال در AIaaS
  • 82. مفاهیم یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 83. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 84. معماری‌های توزیع‌شده برای AIaaS
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی در Edge AI
  • 86. مدیریت چرخهٔ عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 87. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی AIaaS
  • 88. استانداردسازی در ارائهٔ خدمات هوش مصنوعی
  • 89. ابزارهای اتوماسیون برای AIaaS
  • 90. مدیریت پیکربندی در معماری ابری بومی
  • 91. نظارت امنیتی در محیط‌های ابری و لبه
  • 92. انطباق با مقررات و استانداردها
  • 93. آیندهٔ شغلی در حوزهٔ هوش مصنوعی ابری
  • 94. پیش‌نیازهای فنی برای متخصصان AIaaS
  • 95. توسعهٔ مهارت‌های نرم در کنار مهارت‌های فنی

📚 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.