کتاب پیاده‌سازی سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

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 سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. اصول برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها
  • 3. مبانی پایگاه داده و مدیریت اطلاعات
  • 4. شبکه‌های کامپیوتری و پروتکل‌های ارتباطی
  • 5. سیستم‌عامل‌ها و مدیریت منابع
  • 6. مفاهیم معماری نرم‌افزار
  • 7. اصول مهندسی نرم‌افزار و چرخه حیات توسعه
  • 8. روش‌های چابک توسعه نرم‌افزار
  • 9. مدیریت پروژه در توسعه نرم‌افزار
  • 10. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن
  • 11. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 12. مبانی یادگیری ماشین
  • 13. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 15. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 16. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول پایه
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 21. یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
  • 24. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 28. مدل‌های زبانی و جاسازی کلمات
  • 29. استخراج ویژگی از متن
  • 30. طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. معماری FastAPI برای ساخت API
  • 33. مقدمه‌ای بر وب سرویس‌ها و RESTful API
  • 34. پیاده‌سازی API با FastAPI
  • 35. ارتباط با پایگاه داده در FastAPI
  • 36. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
  • 37. مدیریت احراز هویت و مجوزها در FastAPI
  • 38. استقرار سامانه‌های یادگیری ماشین
  • 39. کانتینرسازی با Docker
  • 40. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
  • 41. نظارت و مدیریت سامانه‌های در حال اجرا
  • 42. امنیت سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 43. اصول برنامه‌نویسی امن
  • 44. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
  • 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 46. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 47. مسئولیت‌پذیری در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی داده‌ها
  • 49. حقوق مالکیت معنوی در هوش مصنوعی
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
  • 51. ابزارها و چارچوب‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 52. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
  • 53. مصورسازی داده‌ها و نتایج مدل
  • 54. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
  • 55. یادگیری ماشین در سلامت
  • 56. یادگیری ماشین در امور مالی
  • 57. یادگیری ماشین در صنعت
  • 58. یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 59. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 60. یادگیری ماشین در آموزش
  • 61. یادگیری ماشین در خدمات مشتری
  • 62. یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
  • 63. نوآوری‌ها و روندهای آینده در هوش مصنوعی
  • 64. هوش مصنوعی قابل تفسیر (Explainable AI)
  • 65. یادگیری تقویتی عمیق
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 67. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 68. پردازش تصویر پیشرفته با یادگیری عمیق
  • 69. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های تولید
  • 72. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 73. ابزارهای اتوماسیون در مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)
  • 74. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 75. تست و اعتبارسنجی مدل در تولید
  • 76. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 77. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 78. مدیریت نسخه داده و مدل
  • 79. خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 80. پلتفرم‌های MLOps
  • 81. ملاحظات قانونی و انطباق در ML
  • 82. استانداردهای داده و حاکمیت اطلاعات
  • 83. اصول اخلاقی توسعه نرم‌افزار
  • 84. مسئولیت اجتماعی در توسعه فناوری
  • 85. فرهنگ سازمانی و تیم‌سازی در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 86. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
  • 87. ارتباطات مؤثر در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 88. حل مسئله و تفکر انتقادی
  • 89. خلاقیت در مهندسی نرم‌افزار
  • 90. یادگیری مستمر و توسعه حرفه‌ای
  • 91. آینده شغلی در حوزه مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
  • 92. کارآفرینی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 93. فناوری‌های نوظهور و تأثیر آن‌ها
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های پیچیده
  • 95. اصول طراحی تجربه کاربری (UX)
  • 96. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود UX/UI
  • 98. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 99. خدمات ابری برای یادگیری ماشین
  • 100. امنیت در رایانش ابری

📚 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.