اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت داده برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کتاب طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت داده برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تگ‌ها: Big Data پردازش داده داده کاوی زیرساخت داده کلان داده مدیریت داده مهندسی داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین

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 زیرساخت داده برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های داده برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زیرساخت داده برای هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. اصول طراحی زیرساخت داده
  • 5. اهمیت داده‌های با کیفیت در یادگیری ماشین
  • 6. انواع داده و منابع داده
  • 7. جمع‌آوری داده از منابع مختلف
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. ذخیره‌سازی داده‌ها: پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 11. ذخیره‌سازی داده‌ها: NoSQL و پایگاه‌های داده NoSQL
  • 12. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 13. ذخیره‌سازی داده‌های بدون ساختار
  • 14. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (DFS)
  • 15. پلتفرم‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 16. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 17. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقررات
  • 18. استخراج داده‌ها و ETL
  • 19. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 20. ابزارهای اتوماسیون پایپ‌لاین داده
  • 21. نظارت بر پایپ‌لاین‌های داده
  • 22. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 23. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 24. کیفیت داده‌ها و تضمین کیفیت
  • 25. پایش کیفیت داده‌ها
  • 26. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 27. توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. ادغام مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 29. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 30. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 31. زیرساخت برای یادگیری عمیق
  • 32. پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 33. سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 34. پلتفرم‌های یادگیری ماشین ابری
  • 35. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
  • 36. ردیابی و مدیریت مصنوعات مدل
  • 37. تست و ارزیابی مدل‌ها
  • 38. استقرار مدل به صورت سرویس (API)
  • 39. استقرار مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 40. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌ها
  • 42. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainable AI)
  • 44. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 45. مقررات و استانداردها در حوزه داده و هوش مصنوعی
  • 46. معماری داده‌های مدرن
  • 47. انباره داده (Data Warehouse)
  • 48. دریاچه داده (Data Lake)
  • 49. دریاچه خانه داده (Data Lakehouse)
  • 50. میکروسرویس‌ها و معماری مبتنی بر رویداد
  • 51. پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 52. پلتفرم‌های پردازش جریان داده
  • 53. موتورهای پردازش داده توزیع‌شده
  • 54. Apache Spark
  • 55. Apache Flink
  • 56. Apache Kafka
  • 57. سیستم‌های صف پیام
  • 58. قوانین داده (Data Governance)
  • 59. نقش مدیر داده (Data Steward)
  • 60. حاکمیت داده در سازمان
  • 61. مدیریت داده‌های مشتری (CDM)
  • 62. یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 63. استراتژی‌های یکپارچه‌سازی داده
  • 64. ابزارهای یکپارچه‌سازی داده
  • 65. استانداردسازی داده‌ها
  • 66. مدیریت داده‌های استاد (Master Data Management)
  • 67. داده‌های باز و اشتراک‌گذاری داده
  • 68. امنیت در داده‌های باز
  • 69. مدیریت نسخه داده‌ها
  • 70. تست داده‌ها (Data Testing)
  • 71. شبیه‌سازی داده‌ها
  • 72. مدیریت داده‌های حساس
  • 73. رمزنگاری داده‌ها
  • 74. مستندسازی زیرساخت داده
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد زیرساخت داده
  • 76. مقیاس‌پذیری زیرساخت داده
  • 77. هزینه‌های زیرساخت داده
  • 78. برنامه‌ریزی ظرفیت
  • 79. بررسی و ارزیابی راه‌حل‌های زیرساخت
  • 80. ارزیابی تامین‌کنندگان زیرساخت
  • 81. میکروسرویس‌های داده
  • 82. بسترهای داده (Data Platforms)
  • 83. معماری داده‌محور
  • 84. استراتژی داده سازمانی
  • 85. نقش تیم‌های مهندسی داده
  • 86. مهارت‌های لازم برای مهندسان داده
  • 87. آینده زیرساخت داده برای هوش مصنوعی
  • 88. روندهای نوظهور در داده و هوش مصنوعی
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 90. روش‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 91. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
  • 92. مدیریت داده‌های گراف
  • 93. کاربرد داده‌ها در تشخیص تقلب
  • 94. کاربرد داده‌ها در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 95. کاربرد داده‌ها در تحلیل رفتار مشتری
  • 96. تکنیک‌های یادگیری تقویتی و زیرساخت آن
  • 97. یادگیری فدرال و ملاحظات زیرساختی
  • 98. هوش مصنوعی مسئولانه و زیرساخت آن
  • 99. ملاحظات امنیتی پیشرفته در هوش مصنوعی
  • 100. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین

📚 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.