اکسپرس 24
کتاب جامع عملیاتی‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی (MLOps) منطبق بر استانداردهای بومی‌سازی شده

کتاب جامع عملیاتی‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی (MLOps) منطبق بر استانداردهای بومی‌سازی شده

تگ‌ها: MLOps اتوماسیون هوش مصنوعی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی چرخه حیات مدل‌های داده علوم داده عملیات یادگیری ماشین مدیریت سامانه‌های داده‌محور مهندسی داده 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 جامع عملیاتی‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی (MLOps) منطبق بر استانداردهای بومی‌سازی شده

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 2. چرخه حیات توسعه تا استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. تفاوت‌های کلیدی میان DevOps و MLOps در محیط‌های سازمانی
  • 4. شناسایی ذینفعان و نیازمندی‌های کسب‌وکار در پروژه‌های داده‌محور
  • 5. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 6. مدیریت داده‌ها و خط‌لوله‌های آماده‌سازی داده (Data Pipelines)
  • 7. استانداردهای جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های بومی
  • 8. مهندسی ویژگی‌ها و مدیریت مخازن ویژگی (Feature Stores)
  • 9. انتخاب زیرساخت‌های مناسب برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. مدیریت نسخه در یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای کنترل نسخه داده
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری و محلی
  • 12. ارزیابی مدل و معیارهای سنجش عملکرد در محیط عملیاتی
  • 13. مدیریت مدل‌ها و مخازن ذخیره‌سازی مدل (Model Registry)
  • 14. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
  • 15. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و توزیع مدل‌ها
  • 16. آشنایی با ابزارهای ارکستراسیون در خط‌لوله‌های ML
  • 17. اتوماسیون فرآیند آموزش و بازآموزی مدل‌ها (CI/CD برای ML)
  • 18. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 19. شناسایی انحراف داده (Data Drift) و انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 20. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل و مدیریت نسخه‌های مستقر
  • 21. امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌های حساس
  • 22. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. حاکمیت داده و رعایت استانداردهای ملی در پردازش اطلاعات
  • 24. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساختی
  • 25. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از ورود به محیط عملیاتی
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری و تحلیل خطا در مدل‌ها
  • 27. استفاده از یادگیری ماشین توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
  • 28. راهکارهای افزایش پایداری و تاب‌آوری سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 29. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی نتایج مدل برای مدیران
  • 30. ارائه مدل‌های هوش مصنوعی در قالب APIهای استاندارد
  • 31. توسعه داشبوردهای مدیریتی برای پایش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 32. مدیریت تغییرات و چرخه‌های انتشار مدل در سازمان
  • 33. فرهنگ‌سازی سازمانی برای پذیرش هوش مصنوعی
  • 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پروژه‌های کلان داده
  • 35. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 36. استفاده از مدل‌های متن‌باز و بومی‌سازی آن‌ها
  • 37. آشنایی با چارچوب‌های استاندارد جهانی و بومی MLOps
  • 38. مدیریت بدهی فنی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 39. تداوم کسب‌وکار و بازیابی سیستم‌های هوش مصنوعی پس از خطا
  • 40. چشم‌انداز آینده و خودکارسازی هوشمند در عملیات 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.