اکسپرس 24
کتاب ساخت محصولات هوش مصنوعی با پورتال خدمات ابری k0rdent (GPU Cloud-in-a-Box)

کتاب ساخت محصولات هوش مصنوعی با پورتال خدمات ابری k0rdent (GPU Cloud-in-a-Box)

تگ‌ها: GPU Cloud k0rdent پردازش ابری پورتال هوش مصنوعی توسعه هوش مصنوعی خدمات ابری ساخت محصولات AI محصولات هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی ابری

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 ساخت محصولات هوش مصنوعی با پورتال خدمات ابری k0rdent (GPU Cloud-in-a-Box)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: توسعه محصولات هوش مصنوعی با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 3. کاربردها و چشم‌انداز هوش مصنوعی
  • 4. اصول اولیه خدمات ابری
  • 5. مزایای استفاده از زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی
  • 6. معرفی پورتال خدمات ابری k0rdent
  • 7. معماری کلی پورتال k0rdent
  • 8. ثبت‌نام و پیکربندی حساب کاربری در k0rdent
  • 9. مفاهیم بنیادی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 12. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی
  • 14. کار با فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch
  • 15. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه در k0rdent
  • 16. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل‌ها
  • 17. مفاهیم آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از مدل‌های پیشرفته
  • 21. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 23. کار با LLMs در پلتفرم k0rdent
  • 24. آموزش مدل‌های سفارشی برای وظایف خاص
  • 25. مراحل توسعه یک محصول هوش مصنوعی
  • 26. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
  • 27. طراحی معماری محصول هوش مصنوعی
  • 28. انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 30. تست و ارزیابی مدل‌ها
  • 31. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 32. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
  • 34. اصول MLOps در پلتفرم k0rdent
  • 35. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 36. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 37. امنیت در توسعه و استقرار محصولات هوش مصنوعی
  • 38. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 39. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 40. توسعه محصولات هوش مصنوعی مسئولانه
  • 41. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی
  • 42. کاربرد هوش مصنوعی در دستگاه‌های IoT
  • 43. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های IoT در ابر
  • 44. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای محصولات هوش مصنوعی
  • 45. تجسم داده‌ها و نتایج مدل‌ها
  • 46. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 47. کاربرد محاسبات لبه در هوش مصنوعی
  • 48. ترکیب ابر و لبه برای راهکارهای هوش مصنوعی
  • 49. معرفی سرویس‌های تحلیل داده در k0rdent
  • 50. استفاده از سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 51. مدیریت منابع محاسباتی در k0rdent
  • 52. مقیاس‌پذیری زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی
  • 53. پایداری و دسترس‌پذیری سرویس‌ها
  • 54. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
  • 55. پیاده‌سازی محصولات هوش مصنوعی مبتنی بر میکروسرویس
  • 56. ارتباط بین سرویس‌ها در یک معماری توزیع‌شده
  • 57. استفاده از صف‌های پیام برای ارتباط ناهمزمان
  • 58. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. مدیریت خطا و بازیابی در سرویس‌های ابری
  • 60. مقدمه‌ای بر DevOps و ارتباط آن با MLOps
  • 61. ابزارهای اتوماسیون در DevOps و MLOps
  • 62. استفاده از کانتینرها (مانند Docker)
  • 63. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
  • 64. استقرار خودکار برنامه‌ها با استفاده از CI/CD
  • 65. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد (IaC)
  • 66. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در هوش مصنوعی
  • 67. حملات متداول به سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 68. روش‌های دفاع و پیشگیری در برابر حملات
  • 69. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری
  • 70. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 71. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حیاتی
  • 72. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 73. ارزیابی ریسک و مدیریت آن در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 74. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن
  • 75. کاربرد بلاک‌چین در افزایش امنیت داده‌های هوش مصنوعی
  • 76. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 77. پتانسیل محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی
  • 78. آینده هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری
  • 79. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 80. نقش پلتفرم‌های ابری در نوآوری هوش مصنوعی
  • 81. آماده‌سازی برای ساخت محصولات هوش مصنوعی پیچیده‌تر
  • 82. استفاده از خدمات مدیریت پایگاه داده در k0rdent
  • 83. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از منابع ابری
  • 84. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری بلندمدت
  • 85. توسعه راهکارهای هوش مصنوعی برای صنایع مختلف
  • 86. هوش مصنوعی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 87. هوش مصنوعی در حوزه مالی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 88. هوش مصنوعی در حوزه تولید (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 90. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 91. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی
  • 92. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 93. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در k0rdent
  • 94. ارزیابی و بهبود سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 96. مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها
  • 97. استفاده از مدل‌های پیشرفته تولید متن
  • 98. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 99. تکنیک‌های تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر
  • 100. کاربرد بینایی ماشین در اتوماسیون صنعتی

📚 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.