کتاب اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین با CI/CD

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 اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین با CI/CD

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علوم داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 3. مبانی CI/CD و ارتباط آن با ML
  • 4. مراحل چرخه عمر یک پروژه یادگیری ماشین
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در ML
  • 6. مدیریت نسخه داده‌ها و ابزارها
  • 7. اهمیت کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 8. کنترل نسخه کد با Git
  • 9. مبانی پایپ‌لاین‌های CI
  • 10. ساخت و تست خودکار کد مدل
  • 11. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
  • 12. مبانی پایپ‌لاین‌های CD
  • 13. استقرار خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. مدیریت پیکربندی در ML
  • 15. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌های مستقر شده
  • 16. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 17. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 18. بازآموزی خودکار مدل‌ها
  • 19. اصول MLOps و همگرایی DevOps با ML
  • 20. ابزارهای MLOps موجود در بازار
  • 21. انتخاب ابزار مناسب برای MLOps
  • 22. پیاده‌سازی CI برای آموزش مدل
  • 23. تست واحد و تست ادغام برای کد مدل
  • 24. تست داده و اعتبارسنجی مدل
  • 25. استانداردسازی محیط‌های توسعه
  • 26. ایجاد ایمیج‌های Docker برای مدل‌ها
  • 27. استقرار مدل‌ها در محیط‌های مختلف (توسعه، تست، تولید)
  • 28. استراتژی‌های استقرار مدل (Blue-Green, Canary)
  • 29. امنیت در چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 30. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 31. حفاظت از داده‌های حساس در ML
  • 32. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 33. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
  • 34. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 35. تنظیم هشدار برای انحراف داده و مدل
  • 36. استراتژی‌های بازآموزی مدل
  • 37. ارزیابی مجدد مدل پس از بازآموزی
  • 38. مدیریت چرخه عمر مدل‌های قدیمی
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 40. پیاده‌سازی XAI در پایپ‌لاین CI/CD
  • 41. تست مدل‌های قابل توضیح
  • 42. مانیتورینگ قابلیت توضیح‌پذیری مدل
  • 43. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. اتوماسیون مهندسی ویژگی
  • 45. مدیریت مخزن ویژگی (Feature Store)
  • 46. یکپارچه‌سازی Feature Store با CI/CD
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 48. پیاده‌سازی CI/CD برای پروژه‌های RL
  • 49. تست و ارزیابی عامل‌های RL
  • 50. استقرار عامل‌های RL
  • 51. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های NLP
  • 53. مدیریت داده‌های متنی
  • 54. تست مدل‌های NLP
  • 55. استقرار مدل‌های NLP
  • 56. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 57. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های CV
  • 58. مدیریت مجموعه داده‌های تصویری
  • 59. تست مدل‌های CV
  • 60. استقرار مدل‌های CV
  • 61. اصول مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
  • 62. پیاده‌سازی قابلیت اطمینان در ML
  • 63. مدیریت خطا و بازیابی
  • 64. برنامه‌ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
  • 65. مقدمه‌ای بر مهندسی مقیاس‌پذیری (Scalability Engineering)
  • 66. طراحی سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 67. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌ها
  • 68. مدیریت منابع محاسباتی
  • 69. اصول مهندسی کارایی (Efficiency Engineering)
  • 70. کاهش زمان و هزینه در چرخه عمر ML
  • 71. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 72. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
  • 73. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای ML
  • 74. استفاده از سرویس‌های CI/CD ابری
  • 75. استفاده از سرویس‌های MLOps ابری
  • 76. مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
  • 77. استفاده از پلتفرم‌های متن‌باز
  • 78. پیاده‌سازی MLOps با استفاده از ابزارهای متن‌باز
  • 79. مقایسه پلتفرم‌های ابری و متن‌باز
  • 80. توسعه ابزارهای سفارشی برای MLOps
  • 81. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 82. پیاده‌سازی ملاحظات اخلاقی در چرخه عمر ML
  • 83. مدیریت سوگیری در مدل‌ها
  • 84. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 85. آینده MLOps و اتوماسیون ML
  • 86. روندهای نوظهور در MLOps
  • 87. چالش‌های پیش رو در اتوماسیون ML
  • 88. نقش انسان در MLOps خودکار
  • 89. ارزیابی و بهبود مستمر فرآیندهای MLOps
  • 90. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی MLOps
  • 91. نکات کلیدی برای موفقیت در اتوماسیون ML

📚 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.