اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون در محیط Azure Machine Learning

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون در محیط Azure Machine Learning

تگ‌ها: آژور آموزش Azure Machine Learning اسکریپت پایتون پردازش ابری رایانش ابری علم داده مدل‌های یادگیری ماشین 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 آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اسکریپت‌های پایتون در محیط Azure Machine Learning

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

موضوع میانی: محاسبات ابری و زیرساخت‌های پردازش داده در پلتفرم‌های رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. معرفی پلتفرم Azure Machine Learning و محیط کاری آن
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای Azure ML
  • 4. آشنایی با ساختار ورک‌اسپیس و منابع محاسباتی در Azure
  • 5. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
  • 6. کار با Azure Machine Learning SDK برای پایتون
  • 7. آماده‌سازی اسکریپت‌های آموزشی برای اجرای ابری
  • 8. مفهوم اسکریپت‌های آموزشی و تفاوت آن‌ها با نوت‌بوک‌های محلی
  • 9. ایجاد و مدیریت محیط‌های اجرایی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
  • 10. تعریف و پیکربندی کلاستر‌های محاسباتی برای آموزش مدل
  • 11. ارسال اولین وظیفه آموزشی به محیط رایانش ابری
  • 12. استفاده از آرگومان‌ها برای پارامتری‌سازی اسکریپت‌های آموزشی
  • 13. مدیریت و ثبت پارامترهای ورودی با استفاده از Argparse
  • 14. ثبت و گزارش‌گیری از معیارهای ارزیابی در حین آموزش
  • 15. استفاده از کتابخانه MLflow برای رهگیری آزمایش‌ها
  • 16. کار با لاگ‌ها و مشاهده وضعیت اجرای اسکریپت‌ها در پورتال
  • 17. مدیریت داده‌های خروجی و ذخیره‌سازی نتایج در فضای ابری
  • 18. استفاده از DataStores برای دسترسی به منابع داده‌ای
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn در اسکریپت‌ها
  • 20. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch در Azure
  • 21. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow در اسکریپت‌ها
  • 22. استفاده از اسکریپت‌های چندگانه برای پردازش‌های توزیع‌شده
  • 23. مدیریت و نسخه‌بندی کدهای آموزشی در مخازن ابری
  • 24. پیکربندی هویت‌های مدیریت‌شده برای دسترسی امن به منابع
  • 25. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش
  • 26. بررسی خطاهای رایج در اجرای اسکریپت‌های ابری و رفع عیب
  • 27. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در اسکریپت‌های سفارشی
  • 28. ذخیره‌سازی و ثبت مدل‌های نهایی در مدل‌ریجستری
  • 29. نسخه‌بندی مدل‌های آموزشی و مدیریت چرخه حیات آن‌ها
  • 30. ایجاد خط لوله برای اجرای خودکار اسکریپت‌های آموزشی
  • 31. استفاده از محیط‌های کانتینری برای تضمین یکپارچگی اجرا
  • 32. مقیاس‌پذیری آموزش مدل در خوشه‌های محاسباتی بزرگ
  • 33. به‌کارگیری بهترین شیوه‌های امنیتی در مدیریت اسکریپت‌ها
  • 34. اتصال به منابع داده‌ای ایمن با استفاده از Key Vault
  • 35. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
  • 36. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با استفاده از اسکریپت‌های خودکار
  • 37. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در سرویس‌های ابری
  • 38. تست و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
  • 39. مدیریت هزینه‌های پردازشی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 40. ارائه گزارش نهایی از عملکرد مدل‌های پیاده‌سازی شده

📚 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.