اکسپرس 24
کتاب راهنمای کاربردی استفاده از ابزارهای پایش و مدیریت آزمایش‌های هوش مصنوعی (Weights & Biases)

کتاب راهنمای کاربردی استفاده از ابزارهای پایش و مدیریت آزمایش‌های هوش مصنوعی (Weights & Biases)

تگ‌ها: ابزار Weights & Biases پایش آزمایش‌های هوش مصنوعی تحلیل داده‌های هوشمند رهگیری مدل‌های یادگیری ماشین علم داده علوم رایانه مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 راهنمای کاربردی استفاده از ابزارهای پایش و مدیریت آزمایش‌های هوش مصنوعی (Weights & Biases)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و پایش پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدیریت چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با چالش‌های ثبت و پایش آزمایش‌های هوش مصنوعی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای ابزار Weights and Biases
  • 4. مفاهیم کلیدی در ردیابی آزمایش‌ها و ثبت فراداده‌ها
  • 5. ساختار پروژه و سازماندهی آزمایش‌ها در پنل کاربری
  • 6. مقداردهی اولیه و اتصال کد به پلتفرم پایش
  • 7. ثبت پارامترهای پیکربندی و ابرپارامترها در طول آموزش
  • 8. مانیتورینگ بلادرنگ معیارهای عملکرد مدل در حین آموزش
  • 9. ثبت و مصورسازی توابع زیان و دقت در دوره‌های مختلف
  • 10. مدیریت و ثبت خودکار نسخه‌های کد و وابستگی‌های محیطی
  • 11. استفاده از سیستم ثبت گزارش‌ها و لاگ‌های متنی
  • 12. ثبت و تحلیل توزیع وزن‌ها و بایاس‌های شبکه عصبی
  • 13. مصورسازی نمودارهای چندگانه برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
  • 14. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های آموزش‌دیده
  • 15. بررسی و تحلیل داده‌های ورودی و خروجی مدل در حین اجرا
  • 16. استفاده از سیستم ثبت تصاویر و نمونه‌های بصری برای ارزیابی کیفی
  • 17. نحوه گروه‌بندی و دسته‌بندی آزمایش‌های مرتبط
  • 18. ایجاد گزارش‌های تحلیلی از روند پیشرفت پروژه‌ها
  • 19. به اشتراک‌گذاری نتایج آزمایش‌ها با تیم‌های فنی
  • 20. مدیریت دسترسی‌ها و همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 21. کاربرد ابزارهای پایش در بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 22. خودکارسازی ثبت گزارش‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
  • 23. استفاده از فیلترها و پرس‌وجوهای پیشرفته برای تحلیل نتایج
  • 24. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف بر روی مجموعه‌های داده‌ای گوناگون
  • 25. ثبت و پایش زمان‌بندی و مصرف منابع سخت‌افزاری
  • 26. عیب‌یابی مدل‌ها با استفاده از تاریخچه ثبت‌شده آزمایش‌ها
  • 27. مستندسازی نتایج آزمایش برای ارتقای شفافیت پروژه
  • 28. استفاده از قابلیت گزارش‌گیری برای ارائه به ذینفعان پروژه
  • 29. یکپارچه‌سازی ابزارهای پایش با چارچوب‌های محبوب مانند PyTorch و TensorFlow
  • 30. بهترین روش‌های نام‌گذاری و برچسب‌گذاری آزمایش‌ها
  • 31. مدیریت چرخه‌های تکرار در توسعه مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. استفاده از ابزارهای بصری برای شناسایی بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 33. پایش پایداری مدل در مراحل مختلف آموزش
  • 34. اصول نگهداری و آرشیو کردن پروژه‌های تکمیل‌شده
  • 35. پیشگیری از خطاهای انسانی در ثبت دستی نتایج
  • 36. مقیاس‌پذیری در مدیریت پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی
  • 37. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات پارامترهای ورودی
  • 38. روش‌های استانداردسازی گزارش‌های تجربی در تیم‌های تحقیق و توسعه
  • 39. ارتقای دقت مدل از طریق تحلیل دقیق سوابق آزمایش‌ها
  • 40. خلاصه و جمع‌بندی مدیریت هوشمند پروژه‌های 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.