MAPress
کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت‌های GGUF، MLFlow و ONNX

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت‌های GGUF، MLFlow و ONNX

تگ‌ها: GGUF MLFlow MLOps ONNX Phi3 Mini استقرار مدل بهینه‌سازی مدل مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت‌های GGUF، MLFlow و ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی
  • 6. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
  • 7. رگرسیون خطی
  • 8. رگرسیون لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. درختان تصمیم
  • 11. جنگل‌های تصادفی
  • 12. تقویت گرادیان
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 15. پس‌انتشار خطا
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 19. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 20. نقش MLOps در سازمان‌ها
  • 21. ابزارهای MLOps
  • 22. معرفی Microsoft Phi3 Mini 128k
  • 23. معماری مدل Phi3 Mini
  • 24. مزایای Phi3 Mini
  • 25. فرمت GGUF
  • 26. مزایا و کاربردهای GGUF
  • 27. تبدیل مدل‌ها به فرمت GGUF
  • 28. استقرار مدل‌های GGUF
  • 29. معرفی MLFlow
  • 30. قابلیت‌های MLFlow
  • 31. مدیریت چرخه حیات مدل با MLFlow
  • 32. ردیابی آزمایش‌ها در MLFlow
  • 33. بسته‌بندی مدل‌ها با MLFlow
  • 34. استقرار مدل‌ها با MLFlow
  • 35. معرفی ONNX
  • 36. مزایا و کاربردهای ONNX
  • 37. تبدیل مدل‌ها به فرمت ONNX
  • 38. استقرار مدل‌های ONNX
  • 39. مقایسه فرمت‌های GGUF، MLFlow و ONNX
  • 40. انتخاب فرمت مناسب بر اساس نیاز
  • 41. سناریوهای عملیاتی استقرار مدل
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 43. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
  • 44. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده
  • 45. مدیریت نسخه مدل
  • 46. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 47. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 48. استراتژی‌های بازآموزی مدل
  • 49. امنیت در MLOps
  • 50. امنیت داده‌ها در چرخه MLOps
  • 51. امنیت مدل‌ها در برابر حملات
  • 52. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
  • 54. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainable AI)
  • 55. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای سنجش
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 57. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 58. مدیریت داده‌ها در MLOps
  • 59. اهمیت کیفیت داده
  • 60. استراتژی‌های جمع‌آوری داده
  • 61. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 62. نگهداری و بایگانی داده‌ها
  • 63. زیرساخت‌های MLOps
  • 64. پلتفرم‌های ابری برای MLOps
  • 65. استقرار محلی (On-premises)
  • 66. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 67. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
  • 68. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
  • 69. خطوط لوله CI/CD برای مدل‌ها
  • 70. تست خودکار مدل‌ها
  • 71. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
  • 72. همکاری تیمی در پروژه‌های MLOps
  • 73. مدیریت دانش در تیم‌های MLOps
  • 74. مرور کد و مدل‌ها
  • 75. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MLOps
  • 76. مدیریت منابع محاسباتی
  • 77. بهینه‌سازی هزینه در MLOps
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 79. بهینه‌سازی LLMs برای استقرار
  • 80. استفاده از LLMs در کاربردهای مختلف
  • 81. ملاحظات قانونی و انطباق در MLOps
  • 82. حفاظت از داده‌های حساس
  • 83. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی
  • 84. استانداردهای صنعتی در MLOps
  • 85. آینده MLOps
  • 86. روندهای نوظهور در MLOps
  • 87. یادگیری تقویتی در MLOps
  • 88. MLOps برای مدل‌های توصیه‌گر
  • 89. MLOps برای پردازش زبان طبیعی
  • 90. MLOps برای بینایی ماشین
  • 91. مطالعات موردی موفق در MLOps
  • 92. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 93. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی MLOps
  • 94. راهکارهای نوآورانه برای چالش‌های MLOps

📚 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.