اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی چرخه CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از GitHub Actions و DVC

کتاب پیاده‌سازی چرخه CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از GitHub Actions و DVC

تگ‌ها: DVC MLOps تحویل مداوم توسعه یادگیری ماشین خودکارسازی هوش مصنوعی عملیات یادگیری ماشین کنترل نسخه داده‌ها گیت‌هاب اکشنز یادگیری ماشین یکپارچه‌سازی مداوم

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 پیاده‌سازی چرخه CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از GitHub Actions و DVC

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و خودکارسازی فرآیندها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت خودکارسازی
  • 3. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های ML
  • 5. آشنایی با Git و مدیریت کدهای یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه داده‌ها با DVC
  • 7. ساختاردهی به پروژه‌های داده‌محور
  • 8. نصب و پیکربندی ابزار DVC در محیط محلی
  • 9. مدیریت مخازن داده و نسخه‌بندی فایل‌های حجیم
  • 10. اتصال DVC به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 11. مدیریت خط لوله داده‌ها با DVC Pipelines
  • 12. خودکارسازی پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از DVC
  • 13. آشنایی با مفاهیم CI/CD در توسعه نرم‌افزار
  • 14. معماری GitHub Actions برای اتوماسیون فرآیندها
  • 15. ایجاد اولین گردش کار (Workflow) در GitHub Actions
  • 16. استفاده از Runnerها در GitHub Actions
  • 17. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی در پروژه‌های ML
  • 18. اجرای خودکار تست‌های واحد برای کدهای یادگیری ماشین
  • 19. تست صحت داده‌ها و بررسی کیفیت ورودی‌ها
  • 20. پیاده‌سازی تست‌های یکپارچگی برای مدل‌های آموزش‌دیده
  • 21. خودکارسازی فرآیند آموزش مدل (Automated Training)
  • 22. استفاده از GitHub Actions برای اجرای اسکریپت‌های آموزش
  • 23. پیکربندی پارامترهای مدل در خط لوله CI/CD
  • 24. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی خودکار مدل‌های خروجی
  • 25. مانیتورینگ فرآیند آموزش در GitHub Actions
  • 26. استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
  • 27. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج (Inference) با استفاده از کانتینرها
  • 28. مدیریت تصاویر داکر در چرخه CI/CD
  • 29. استقرار خودکار مدل‌ها در محیط‌های تست
  • 30. ارزیابی خودکار مدل پس از هر تغییر در کد یا داده
  • 31. مقایسه عملکرد مدل‌های جدید با نسخه‌های پیشین
  • 32. مدیریت لاگ‌ها و گزارش‌های اجرای خط لوله
  • 33. ایجاد داشبورد گزارش‌دهی برای نتایج آموزش
  • 34. امنیت در خط لوله CI/CD و مدیریت کلیدهای دسترسی
  • 35. بهینه‌سازی زمان اجرای خط لوله در GitHub Actions
  • 36. استفاده از کش (Caching) برای تسریع آموزش مدل‌ها
  • 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی (Rollback)
  • 38. مستندسازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 39. یکپارچه‌سازی DVC و GitHub Actions در پروژه‌های واقعی
  • 40. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط لوله‌های ML
  • 41. اصول مانیتورینگ مدل در محیط عملیاتی
  • 42. به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 43. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی MLOps
  • 44. استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 45. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوشمند
  • 46. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه برای سازمان‌ها

📚 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.