اکسپرس 24
کتاب طراحی و توسعهٔ سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس تولید

کتاب طراحی و توسعهٔ سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس تولید

تگ‌ها: ML Ops Production ML پیاده سازی یادگیری ماشین توسعه یادگیری ماشین دیتا ساینس سیستم های یادگیری ماشین 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 طراحی و توسعهٔ سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس تولید

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های پیچیده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 2. اصول طراحی سیستم‌های تولیدی
  • 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 4. مدیریت داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 5. زیرساخت‌های ابری برای یادگیری ماشین
  • 6. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. پایپ‌لاین‌های داده و مدل
  • 8. اتوماسیون در چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 9. مانیتورینگ و نگهداری سیستم‌های ML
  • 10. ارزیابی عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 11. مدیریت نسخه مدل و داده
  • 12. قابلیت اطمینان و تاب‌آوری سیستم‌های ML
  • 13. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 14. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 15. اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های ML
  • 16. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در ML
  • 17. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 18. اصول مهندسی نرم‌افزار برای هوش مصنوعی
  • 19. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده برای ML
  • 20. مدیریت کلان‌داده در ML
  • 21. پایگاه‌های داده برای یادگیری ماشین
  • 22. استقرار مدل‌های ML در محیط‌های تولیدی
  • 23. اتوماسیون تست و اعتبارسنجی مدل
  • 24. سیستم‌های CI/CD برای ML
  • 25. ابزارهای مانیتورینگ و هشداردهی
  • 26. مدیریت انحراف داده و مدل (Drift)
  • 27. استراتژی‌های بازآموزی مدل
  • 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در مقیاس
  • 29. مدیریت چرخه عمر ویژگی‌ها
  • 30. ارتباط با ذینفعان در پروژه‌های ML
  • 31. مدیریت تغییرات در سیستم‌های ML
  • 32. اصول معماری میکروسرویس برای ML
  • 33. طراحی API برای سرویس‌های ML
  • 34. مدیریت صف پیام برای پردازش ناهمزمان
  • 35. استفاده از کانتینرها (Docker) در ML
  • 36. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
  • 37. هماهنگ‌سازی وظایف ML
  • 38. مدیریت منابع محاسباتی
  • 39. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ML
  • 40. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 41. توسعه مدل‌های قابل توضیح (Explainable AI)
  • 42. مدیریت حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 43. پیاده‌سازی قوانین حفاظت از داده (مانند GDPR)
  • 44. استراتژی‌های امنیت داده در ML
  • 45. پیشگیری از حملات به مدل‌های ML
  • 46. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های ML
  • 47. اصول مهندسی اطمینان‌پذیری سایت (SRE) برای ML
  • 48. مدیریت حوادث و پاسخگویی
  • 49. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 50. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 51. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های ML
  • 52. ارزیابی و انتخاب فریم‌ورک‌های ML
  • 53. مدیریت دانش در تیم‌های ML
  • 54. مستندسازی سیستم‌های ML
  • 55. آموزش و توسعه تیم‌های ML
  • 56. رهبری فنی در پروژه‌های ML
  • 57. مدیریت پروژه چابک (Agile) برای ML
  • 58. اصول توسعه محصول مبتنی بر ML
  • 59. تحلیل کسب‌وکار و نیازسنجی برای ML
  • 60. مراحل توسعه یک سیستم ML تولیدی
  • 61. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 62. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 63. ارزیابی مدل در مرحله توسعه
  • 64. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 66. استانداردهای کدنویسی و بازبینی کد
  • 67. ابزارهای تحلیل استاتیک کد
  • 68. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای برای ML
  • 69. طراحی پایگاه داده NoSQL برای ML
  • 70. استفاده از داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 71. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 72. معماری‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 73. استفاده از معماری‌های Lambda و Kappa
  • 74. مدیریت داده‌های مکانی و زمانی
  • 75. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
  • 76. ابزارهای داشبوردینگ و گزارش‌دهی
  • 77. ارتباط موثر با تیم‌های عملیاتی (Ops)
  • 78. آموزش کاربران نهایی سیستم‌های ML
  • 79. مدیریت انتظارات ذینفعان
  • 80. برنامه‌ریزی ظرفیت سیستم‌های ML
  • 81. اصول مهندسی قابلیت اطمینان
  • 82. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر افقی و عمودی
  • 83. مدیریت پیکربندی سیستم‌ها
  • 84. استفاده از ابزارهای Infrastructure as Code (IaC)
  • 85. مدیریت لاگ‌ها و جمع‌آوری متمرکز آن‌ها
  • 86. تحلیل لاگ‌ها برای رفع اشکال
  • 87. اهمیت مستندسازی فنی و کاربردی
  • 88. اصول مهندسی بازخورد در سیستم‌های ML
  • 89. پیاده‌سازی مکانیسم‌های بازخورد خودکار
  • 90. استفاده از A/B Testing برای ارزیابی مدل‌ها
  • 91. مدیریت خطا در مراحل مختلف پردازش
  • 92. اصول امنیت سایبری در سیستم‌های ML
  • 93. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی
  • 94. اهمیت دانش بومی در توسعه ML
  • 95. تطبیق با فرهنگ سازمانی در پیاده‌سازی ML
  • 96. نقش مهندسان داده در سیستم‌های ML
  • 97. نقش دانشمندان داده در سیستم‌های ML
  • 98. نقش مهندسان ML Ops
  • 99. فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 100. ملاحظات فرهنگی در طراحی الگوریتم‌ها

📚 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.