اکسپرس 24
کتاب مهندسی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین: از ایده تا تولید

کتاب مهندسی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین: از ایده تا تولید

تگ‌ها: MLOps اتوماسیون یادگیری ماشین استقرار مدل یادگیری ماشین پیاده‌سازی هوش مصنوعی سیستم‌های تولید یادگیری ماشین مهندسی داده مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی عملی یادگیری ماشین در عمل یادگیری ماشین کاربردی

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 مهندسی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین: از ایده تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 3. اصول مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
  • 4. بسترسازی برای تولید سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 5. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدیریت پروژه در یادگیری ماشین
  • 7. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 8. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 9. الگوهای رایج در معماری ML
  • 10. ملاحظات عملی در طراحی سیستم
  • 11. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 12. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی برای مدل‌های ML
  • 14. انتخاب و آموزش مدل‌های پایه
  • 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 16. بهینه‌سازی مدل برای عملکرد
  • 17. مستندسازی مدل و فرآیند توسعه
  • 18. مفاهیم استقرار (Deployment)
  • 19. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 20. استقرار مدل به صورت آفلاین
  • 21. استقرار مدل به صورت آنلاین
  • 22. استقرار مدل به صورت دسته‌ای
  • 23. استقرار مدل به صورت بلادرنگ
  • 24. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 25. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 26. ابزارهای مدیریت آزمایش‌ها
  • 27. ثبت و مانیتورینگ مدل در تولید
  • 28. اهمیت مانیتورینگ مدل
  • 29. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 30. مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
  • 31. مانیتورینگ انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 32. تشخیص و هشدار انحراف
  • 33. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 34. استراتژی‌های بازآموزی
  • 35. زمان‌بندی بازآموزی مدل
  • 36. خودکارسازی فرآیند بازآموزی
  • 37. مدیریت داده‌های تولید (Production Data)
  • 38. کیفیت داده در تولید
  • 39. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 40. پردازش و تبدیل داده در تولید
  • 41. امنیت داده در سیستم‌های ML
  • 42. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 43. اصول مهندسی قابل اعتماد (Reliable Engineering)
  • 44. قابلیت اطمینان سیستم‌های ML
  • 45. مدیریت خطا و بازیابی
  • 46. استانداردسازی و خودکارسازی
  • 47. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های ML
  • 48. تست واحد (Unit Testing)
  • 49. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 50. تست بار (Load Testing)
  • 51. تست عملکرد (Performance Testing)
  • 52. تست امنیت (Security Testing)
  • 53. مهندسی MLOps
  • 54. اصول MLOps
  • 55. ابزارهای اکوسیستم MLOps
  • 56. اتوماسیون چرخه عمر ML
  • 57. مدیریت زیرساخت برای ML
  • 58. استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud Services)
  • 59. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 60. استفاده از کانتینرها (Containers)
  • 61. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Orchestration)
  • 62. ملاحظات استقرار در محیط‌های مختلف
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 64. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. ملاحظات داده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تولید
  • 68. استقرار مدل‌های NLP
  • 69. ملاحظات امنیتی در NLP
  • 70. سیستم‌های تشخیص تصویر در تولید
  • 71. استقرار مدل‌های تشخیص تصویر
  • 72. ملاحظات داده در تشخیص تصویر
  • 73. سیستم‌های طبقه‌بندی (Classification Systems)
  • 74. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی
  • 75. ملاحظات عملکرد در طبقه‌بندی
  • 76. سیستم‌های رگرسیون (Regression Systems)
  • 77. استقرار مدل‌های رگرسیون
  • 78. ملاحظات دقت در رگرسیون
  • 79. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عمل
  • 80. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 81. ملاحظات اکتشاف و بهره‌برداری
  • 82. مدیریت ریسک در سیستم‌های ML
  • 83. شناسایی و کاهش ریسک‌ها
  • 84. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های ML
  • 86. شفافیت در مدل‌های ML
  • 87. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 88. روش‌های تفسیر مدل
  • 89. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل
  • 90. همکاری بین تیم‌ها در ML
  • 91. ارتباط موثر بین دانشمندان داده و مهندسان
  • 92. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 93. مستندسازی فنی برای تولید
  • 94. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
  • 95. فرهنگ سازمانی برای ML موفق
  • 96. نگرش بلندمدت به سیستم‌های ML
  • 97. نوآوری و بهبود مستمر
  • 98. مطالعات موردی موفق در تولید ML
  • 99. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
  • 100. آینده مهندسی سیستم‌های 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.