اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

تگ‌ها: MLOps پیاده سازی یادگیری ماشین 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 پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 5. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 6. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 7. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. انتخاب و استخراج ویژگی
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 11. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 14. مدل‌های مبتنی بر هم‌افزایی (Ensemble Methods)
  • 15. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 19. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر و کاربردهای نوین
  • 20. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 25. انتخاب بهترین مدل
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل
  • 27. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 28. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
  • 29. طراحی معماری سیستم یادگیری ماشین
  • 30. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها
  • 31. توسعه و آموزش مدل
  • 32. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 33. نظارت و نگهداری مدل
  • 34. مدیریت داده در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 35. پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 36. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 37. مدیریت نسخه داده (Data Versioning)
  • 38. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 39. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 40. معماری‌های مونولیتیک در مقابل میکروسرویس‌ها
  • 41. سیستم‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 42. سیستم‌های پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 43. طراحی برای مقیاس‌پذیری و تحمل خطا
  • 44. مدیریت منابع و زیرساخت
  • 45. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای ML
  • 46. استفاده از GPU و TPU
  • 47. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 48. ارکستراسیون با Kubernetes
  • 49. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌ها
  • 50. APIهای RESTful برای سرویس‌دهی مدل
  • 51. استقرار مدل‌های Real-time
  • 52. استقرار مدل‌های Batch
  • 53. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 54. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 55. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 56. تشخیص و مدیریت افت مدل (Model Drift)
  • 57. بازآموزی مدل‌ها
  • 58. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 59. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 60. اصول و بهترین شیوه‌های MLOps
  • 61. ابزارهای MLOps
  • 62. اتوماسیون در MLOps
  • 63. تست در MLOps
  • 64. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 65. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 66. حملات رایج به سیستم‌های ML و دفاع در برابر آن‌ها
  • 67. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 68. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 69. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 71. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 72. کاربردها و مطالعات موردی
  • 73. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. پردازش زبان طبیعی (NLP) در عمل
  • 75. بینایی ماشین (Computer Vision) در عمل
  • 76. سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 77. سیستم‌های پیش‌بینی و بهینه‌سازی
  • 78. مطالعات موردی در صنایع مختلف
  • 79. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 80. روندهای نوظهور در ML
  • 81. چالش‌های پیش رو
  • 82. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اقتصاد
  • 83. یادگیری ماشین مسئولانه و اخلاقی
  • 84. مباحث پیشرفته در مهندسی یادگیری ماشین
  • 85. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 86. یادگیری تقویتی عمیق
  • 87. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 88. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 89. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. هوش مصنوعی قابل اعتماد و اخلاقی
  • 92. اصول طراحی سیستم‌های ML قابل اعتماد
  • 93. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های پیچیده
  • 94. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی ML
  • 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.