اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از MLFlow و Databricks

کتاب آموزش جامع مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از MLFlow و Databricks

تگ‌ها: Databricks MLflow MLOps تنظیم ابرپارامترها دیتابریکس علوم داده مدیریت چرخه حیات مدل 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 آموزش جامع مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از MLFlow و Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با چالش‌های استقرار و مدیریت مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 3. معرفی پلتفرم MLFlow و نقش آن در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Databricks برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 5. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 6. ساختار پروژه و سازماندهی کدها در MLFlow
  • 7. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها با استفاده از MLFlow Tracking
  • 8. مدیریت پارامترها و معیارهای ارزیابی در فرآیند آموزش مدل
  • 9. کار با MLFlow UI برای تحلیل و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 10. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده با MLFlow Models
  • 11. مفهوم مدل‌های سفارشی و بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
  • 12. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با MLFlow Model Registry
  • 13. بررسی مراحل چرخه حیات مدل از توسعه تا تولید
  • 14. استفاده از MLflow Projects برای بازتولیدپذیری آزمایش‌ها
  • 15. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فراپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. روش‌های جستجوی شبکه‌ای و تصادفی برای یافتن بهترین پارامترها
  • 17. یکپارچه‌سازی MLFlow با الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراپارامتر
  • 18. مانیتورینگ و ثبت خودکار در حین آموزش مدل
  • 19. مدیریت داده‌های آموزشی و نسخه‌بندی دیتاست‌ها در Databricks
  • 20. استفاده از Delta Lake برای مدیریت یکپارچه داده‌های هوش مصنوعی
  • 21. پیاده‌سازی خط لوله استقرار مدل با استفاده از ابزارهای اتوماسیون
  • 22. ارزیابی کیفیت مدل قبل از تایید نهایی در Model Registry
  • 23. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت در محیط Databricks
  • 24. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
  • 25. تشخیص انحراف داده‌ها و افت دقت مدل در گذر زمان
  • 26. استراتژی‌های بازآموزی مدل و به‌روزرسانی خودکار
  • 27. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای تیم‌های فنی
  • 28. بهینه‌سازی منابع محاسباتی در خوشه‌های Databricks
  • 29. حل خطاهای رایج در فرآیند مدیریت مدل‌ها
  • 30. تطبیق استانداردهای اخلاق حرفه‌ای در توسعه هوش مصنوعی
  • 31. کاربرد MLFlow در تیم‌های چندنفره و مدیریت همکاری‌ها
  • 32. ایجاد گزارش‌های تحلیلی از روند بهبود مدل‌ها
  • 33. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 34. مدیریت هزینه‌های پردازشی در چرخه حیات مدل
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم فراپارامترها برای مدل‌های پیچیده
  • 36. به‌کارگیری مدل‌ها در محیط‌های تولیدی با استفاده از REST API
  • 37. مانیتورینگ بلادرنگ و ثبت لاگ‌های خطا در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 38. اصول حکمرانی داده و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 39. استفاده از MLFlow برای مدیریت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 40. تست و اعتبارسنجی مدل‌های تولیدی پیش از انتشار نهایی

📚 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.