اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی در توسعه پلتفرم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow

کتاب راهکارهای عملی در توسعه پلتفرم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow

تگ‌ها: Kubeflow MLOps پلتفرم‌های یادگیری ماشین توسعه مدل‌های هوش مصنوعی زیرساخت داده عملیات یادگیری ماشین مدیریت چرخه حیات مدل مهندسی داده هوش مصنوعی در صنعت 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 عملی در توسعه پلتفرم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات یادگیری ماشین در مقیاس تولید
  • 2. معرفی معماری پلتفرم Kubeflow در محیط‌های ابری و محلی
  • 3. نصب و راه‌اندازی زیرساخت Kubeflow بر روی خوشه کوبرنتیز
  • 4. مدیریت منابع و پیکربندی فضای نام در محیط‌های چندکاربره
  • 5. آشنایی با کامپوننت‌های اصلی Kubeflow و نقش هر یک در عملیات داده
  • 6. استانداردهای مدیریت کانتینرها با استفاده از داکر برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. مفاهیم پایه خط‌لوله‌های یادگیری ماشین و ضرورت اتوماسیون
  • 8. طراحی اولین خط‌لوله (Pipeline) با استفاده از Kubeflow Pipelines SDK
  • 9. مدیریت داده‌های ورودی و خروجی در اجزای مختلف خط‌لوله
  • 10. استفاده از مؤلفه‌های آماده (Reusable Components) در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 11. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های داده با استفاده از ابزارهای سازگار
  • 12. پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده در Kubeflow
  • 13. مدیریت محیط‌های اجرا با استفاده از تصاویر کانتینری سفارشی
  • 14. آموزش و تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) با Katib
  • 15. مبانی یادگیری توزیع‌شده در محیط کوبرنتیز
  • 16. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از KServe
  • 17. مدیریت ترافیک و استراتژی‌های استقرار مدل (Canary and Blue-Green)
  • 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌های مستقر شده با Prometheus و Grafana
  • 19. ارزیابی عملکرد مدل در محیط عملیاتی و تحلیل انحراف داده
  • 20. مدیریت چرخه حیات مدل (Model Versioning) با استفاده از ML Metadata
  • 21. امنیت و کنترل دسترسی در پلتفرم‌های یادگیری ماشین بر اساس پروتکل‌های سازمانی
  • 22. پیاده‌سازی احراز هویت و مجوزها در واسط کاربری Kubeflow
  • 23. اتوماسیون استقرار (CI/CD) برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با ابزارهای مدیریت کد (GitOps)
  • 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در اجرای خط‌لوله‌ها
  • 26. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در خوشه‌های پردازشی
  • 27. مستندسازی و ثبت تجربیات در توسعه پلتفرم‌های هوش مصنوعی
  • 28. استفاده از نوت‌بوک‌های تعاملی در محیط Kubeflow برای تحلیل داده‌ها
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای پلتفرم
  • 30. مدیریت پایداری و تاب‌آوری در سرویس‌های یادگیری ماشین
  • 31. مقایسه راهکارهای ذخیره‌سازی داده در محیط‌های ابری داخلی
  • 32. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار در محیط واقعی
  • 33. توسعه مؤلفه‌های اختصاصی برای رفع نیازهای خاص سازمان
  • 34. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط تولید بدون وقفه
  • 35. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 36. اصول اخلاق در داده‌کاوی و حفظ حریم خصوصی کاربران در سامانه‌های هوشمند
  • 37. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل‌ها به ذینفعان کسب‌وکار
  • 38. توسعه دانش فنی تیم‌های داده برای انتقال از مصرف‌کننده به مشارکت‌کننده
  • 39. چشم‌انداز آینده پلتفرم‌های MLOps و فناوری‌های نوظهور در ایران
  • 40. جمع‌بندی نهایی و نقشه راه توسعه پلتفرم‌های بومی هوش مصنوعی

📚 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.