اکسپرس 24
کتاب Serverless Machine Learning: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون سرور

کتاب Serverless Machine Learning: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون سرور

تگ‌ها: MLOps بدون سرور Serverless ML پردازش ابری یادگیری ماشین پیاده‌سازی یادگیری ماشین توسعه بدون سرور مدل‌های یادگیری ماشین معماری بدون سرور هوش مصنوعی بدون سرور یادگیری ماشین ابری یادگیری ماشین بدون سرور

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 Serverless Machine Learning: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون سرور

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Serverless Architecture

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون سرور
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 6. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر معماری بدون سرور
  • 9. مزایای محاسبات بدون سرور
  • 10. معایب محاسبات بدون سرور
  • 11. معماری توابع بدون سرور (Serverless Functions)
  • 12. سرویس‌های ابری رایج برای بدون سرور
  • 13. انتخاب پلتفرم بدون سرور مناسب
  • 14. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی
  • 16. مراحل کلی پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین بدون سرور
  • 17. ذخیره‌سازی داده‌ها در محیط بدون سرور
  • 18. انتقال داده‌ها به محیط بدون سرور
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش در محیط بدون سرور
  • 20. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب
  • 21. چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با محیط بدون سرور
  • 22. آموزش مدل در محیط بدون سرور
  • 23. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 24. مدیریت وابستگی‌ها در محیط بدون سرور
  • 25. استقرار مدل یادگیری ماشین
  • 26. ایجاد API برای مدل مستقر شده
  • 27. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
  • 28. مقیاس‌پذیری خودکار در محیط بدون سرور
  • 29. نظارت و پایش عملکرد مدل
  • 30. جمع‌آوری لاگ‌ها و خطاها
  • 31. تنظیم مجدد مدل بر اساس داده‌های جدید
  • 32. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی بدون سرور
  • 33. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 34. رمزنگاری داده‌ها
  • 35. انطباق با مقررات امنیتی و حریم خصوصی
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time ML)
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در زمان واقعی
  • 38. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
  • 39. استفاده از سرویس‌های صف پیام
  • 40. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های زمان واقعی
  • 41. بهینه‌سازی تاخیر در پیش‌بینی‌ها
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون سرور
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در محیط بدون سرور
  • 44. بهینه‌سازی منابع در یادگیری تقویتی
  • 45. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) بدون سرور
  • 46. پیاده‌سازی مدل‌های NLP در محیط بدون سرور
  • 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 48. تنظیم دقیق مدل‌های NLP
  • 49. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision) بدون سرور
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
  • 51. استفاده از سرویس‌های پردازش تصویر
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 53. کاربرد یادگیری انتقالی در محیط بدون سرور
  • 54. بهینه‌سازی زمان و منابع با یادگیری انتقالی
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 56. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بدون سرور
  • 57. تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 58. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 60. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 61. تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
  • 62. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
  • 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 64. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 65. یادگیری ماشین در لبه
  • 66. مزایای محاسبات لبه برای یادگیری ماشین
  • 67. ملاحظات پیاده‌سازی یادگیری ماشین در لبه
  • 68. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
  • 69. اصول MLOps برای محیط بدون سرور
  • 70. اتوماسیون چرخه عمر مدل
  • 71. مدیریت نسخه مدل
  • 72. تست و اعتبارسنجی مداوم
  • 73. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
  • 74. پیاده‌سازی یادگیری ماشین با معماری میکروسرویس
  • 75. ارتباط بین سرویس‌ها
  • 76. مدیریت وابستگی‌ها در معماری میکروسرویس
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 78. پردازش داده‌های حجیم در محیط بدون سرور
  • 79. انتخاب ابزارهای مناسب برای داده‌های حجیم
  • 80. ملاحظات هزینه در پیاده‌سازی بدون سرور
  • 81. بهینه‌سازی هزینه با استفاده از منابع مناسب
  • 82. مدیریت هزینه‌های غیرمنتظره
  • 83. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
  • 84. پیاده‌سازی اتوماسیون فرآیند هوشمند
  • 85. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در اتوماسیون
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 87. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 88. مدیریت ارتباطات بین عامل‌ها
  • 89. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 90. کاربرد گراف‌های دانش در یادگیری ماشین
  • 91. پیاده‌سازی گراف‌های دانش در محیط بدون سرور
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی explainable (XAI)
  • 93. پیاده‌سازی تکنیک‌های XAI
  • 94. تفسیر نتایج مدل‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین
  • 96. کاربرد احتمالی محاسبات کوانتومی
  • 97. ملاحظات آینده‌نگر
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
  • 99. پیاده‌سازی یادگیری ماشین فدرال
  • 100. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال

📚 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.