اکسپرس 24
کتاب یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه با استفاده از کوبرنتیز

کتاب یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه با استفاده از کوبرنتیز

تگ‌ها: AI لبه Kubernetes پردازش لبه دستگاه‌های لبه فدرال لرنینگ کوبرنتیز ماشین لرنینگ لبه هوش مصنوعی توزیع‌شده یادگیری فدرال یادگیری ماشین فدرال

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 یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه با استفاده از کوبرنتیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و فدرال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب آن
  • 6. مدل‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 7. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 10. مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 11. خوشه‌بندی: K-Means، DBSCAN
  • 12. کاهش ابعاد: PCA، t-SNE
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 18. عوامل یادگیری تقویتی و محیط‌ها
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 21. مفاهیم اصلی یادگیری فدرال
  • 22. مزایای یادگیری فدرال
  • 23. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 24. معماری‌های یادگیری فدرال
  • 25. فدراسیون مرکزی در مقابل فدراسیون غیرمتمرکز
  • 26. مقدمه‌ای بر دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 27. ویژگی‌ها و محدودیت‌های دستگاه‌های لبه
  • 28. پردازش در لبه (Edge Computing)
  • 29. مقدمه‌ای بر کوبرنتیز (Kubernetes)
  • 30. اجزای اصلی کوبرنتیز: Pods, Services, Deployments
  • 31. مدیریت منابع در کوبرنتیز
  • 32. استقرار برنامه‌های یادگیری ماشین در کوبرنتیز
  • 33. یادگیری فدرال بر روی دستگاه‌های لبه
  • 34. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با کوبرنتیز
  • 35. فدراسیون غیرمتمرکز در مقیاس لبه
  • 36. پروتکل‌های ارتباطی در یادگیری فدرال
  • 37. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 38. روش‌های حفظ حریم خصوصی: Differential Privacy
  • 39. روش‌های حفظ حریم خصوصی: Secure Multi-Party Computation
  • 40. امنیت مدل در یادگیری فدرال
  • 41. حملات و دفاع در یادگیری فدرال
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری فدرال
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل
  • 44. مقایسه با یادگیری متمرکز
  • 45. کاربردهای یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه
  • 46. اینترنت اشیاء (IoT) و یادگیری فدرال
  • 47. دستگاه‌های پوشیدنی و یادگیری فدرال
  • 48. خودروهای خودران و یادگیری فدرال
  • 49. بهداشت و درمان دیجیتال با یادگیری فدرال
  • 50. یادگیری فدرال در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های لبه
  • 52. فشرده‌سازی مدل
  • 53. کوانتیزاسیون مدل
  • 54. هرس کردن مدل
  • 55. یادگیری فدرال با داده‌های نامتوازن
  • 56. مدیریت ناهمگونی داده‌ها
  • 57. تکنیک‌های همگام‌سازی در فدراسیون غیرمتمرکز
  • 58. اجماع در شبکه‌های غیرمتمرکز
  • 59. مقدمه‌ای بر بلاکچین در یادگیری فدرال
  • 60. کاربرد بلاکچین برای اعتماد و شفافیت
  • 61. چالش‌های مقیاس‌پذیری در کوبرنتیز
  • 62. بهینه‌سازی استقرار کوبرنتیز برای لبه
  • 63. مدیریت انرژی در دستگاه‌های لبه
  • 64. تکنیک‌های یادگیری فدرال کارآمد
  • 65. یادگیری فدرال چند وظیفه‌ای
  • 66. یادگیری فدرال با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 67. مباحث پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 68. فدراسیون ناهمگن (Heterogeneous Federated Learning)
  • 69. فدراسیون فدرال (Hierarchical Federated Learning)
  • 70. یادگیری فدرال برای تشخیص ناهنجاری
  • 71. یادگیری فدرال در رباتیک
  • 72. یادگیری فدرال برای پردازش زبان طبیعی در لبه
  • 73. کاربردهای صنعتی یادگیری فدرال
  • 74. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری فدرال
  • 75. TensorFlow Federated
  • 76. PySyft
  • 77. Flower
  • 78. پیاده‌سازی عملی یک سناریوی یادگیری فدرال
  • 79. طراحی معماری کوبرنتیز برای یادگیری فدرال
  • 80. آموزش مدل بر روی داده‌های شبیه‌سازی شده لبه
  • 81. ارزیابی نهایی مدل فدرال
  • 82. ملاحظات اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 83. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 85. آیندهٔ یادگیری فدرال و دستگاه‌های لبه
  • 86. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 87. تأثیر یادگیری فدرال بر جامعه
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.