اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین بهینه‌سازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure

کتاب راهکارهای نوین بهینه‌سازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure

تگ‌ها: Azure Machine Learning MLOps آموزش مدل‌های هوشمند بهینه‌سازی مدل پردازش ابری توسعه مدل‌های یادگیری ماشین رایانش ابری مدیریت چرخه حیات مدل هوش مصنوعی 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 راهکارهای نوین بهینه‌سازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری
  • 2. معماری سرویس Azure Machine Learning برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌ها
  • 3. آماده‌سازی محیط‌های توسعه و پیکربندی فضای کاری در Azure
  • 4. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌های مقیاس‌پذیر در Azure Blob Storage
  • 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Azure Data Factory
  • 6. آشنایی با محیط‌های محاسباتی Compute Instances و Compute Clusters
  • 7. بهینه‌سازی منابع پردازشی برای آموزش مدل‌های سنگین
  • 8. مبانی و مفاهیم پایه‌ای در آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. پیاده‌سازی آموزش مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow در Azure
  • 10. استفاده از اسکریپت‌های آموزشی و مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
  • 11. مفهوم و کاربرد Estimator در تسریع فرآیند آموزش
  • 12. مدیریت چرخه‌ی حیات آزمایش‌ها با MLflow در بستر Azure
  • 13. پیکربندی و اجرای کارهای آموزشی در محیط‌های ابری
  • 14. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ Azure
  • 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Azure Automated ML
  • 16. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته برای تنظیم دقیق مدل
  • 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در حین آموزش مدل‌های عمیق
  • 18. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری GPU و FPGA در آموزش مدل
  • 19. راهکارهای کاهش زمان آموزش از طریق موازی‌سازی داده‌ها
  • 20. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل با Model Registry
  • 21. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی نقاط بازرسی مدل در حین آموزش
  • 22. بهینه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده برای کاهش نرخ تأخیر
  • 23. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی پیش از استقرار
  • 24. پیاده‌سازی خط لوله‌های خودکار یا ML Pipelines در Azure
  • 25. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها با ابزارهای یکپارچه‌ساز
  • 26. امنیت و کنترل دسترسی در چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 28. استفاده از Azure Key Vault برای مدیریت ایمن کلیدها و اسرار
  • 29. مانیتورینگ و عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آموزش ابری
  • 30. مقیاس‌پذیری خودکار منابع در هنگام اوج بار کاری
  • 31. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 32. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
  • 33. بررسی روش‌های یادگیری انتقالی برای تسریع فرآیند آموزش
  • 34. استفاده از کانتینرها و Docker در بسته‌بندی محیط‌های آموزشی
  • 35. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با Azure DevOps
  • 36. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها و گزارش‌دهی عملکرد مدل
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای لبه شبکه و اینترنت اشیا
  • 38. استفاده از قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده برای تخصیص بهینه منابع
  • 39. بررسی گزارش‌های خطای آموزش و بهینه‌سازی نرخ همگرایی
  • 40. توسعه و استقرار نهایی مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی

📚 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.