اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و Docker

کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و Docker

تگ‌ها: Docker و Flask Machine Learning Deployment آموزش Flask استقرار سامانه‌های هوشمند استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برنامه‌نویسی پایتون توسعه سرویس‌های وب داکر در مهندسی نرم‌افزار عملیاتی‌سازی مدل‌های ML 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 راهکارهای عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و Docker

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و استقرار سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و عملیات مدل‌های هوشمند
  • 3. بررسی معماری سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم پایه محیط‌های مجازی و کانتینری‌سازی
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 6. ساختار پروژه و مدیریت وابستگی‌ها در پایتون
  • 7. آشنایی با فریم‌ورک Flask برای پیاده‌سازی سرویس‌های وب
  • 8. طراحی و پیاده‌سازی اولین رابط برنامه‌نویسی مدل (API) با Flask
  • 9. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در سرویس‌های یادگیری ماشین
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها در سمت سرور برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 11. بارگذاری و استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در محیط Flask
  • 12. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای پاسخ‌دهی در لحظه
  • 13. مفاهیم پایه داکر و مزایای استفاده از آن در استقرار نرم‌افزار
  • 14. نوشتن اولین فایل Dockerfile برای بسته‌بندی برنامه
  • 15. مدیریت لایه‌ها و کاهش حجم تصاویر داکر
  • 16. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس‌های چندگانه
  • 17. ایجاد ارتباط بین سرویس یادگیری ماشین و پایگاه داده
  • 18. امن‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) با استفاده از پروتکل‌های احراز هویت
  • 19. مدیریت خطاها و استثناها در سرویس‌های مبتنی بر مدل
  • 20. تکنیک‌های ثبت وقایع و مانیتورینگ سرویس‌ها
  • 21. استفاده از محیط‌های مجازی در ساخت تصاویر داکر
  • 22. تست خودکار مدل‌های هوشمند در محیط کانتینری
  • 23. بررسی استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 24. مقیاس‌پذیری سرویس‌های یادگیری ماشین با استفاده از کانتینرها
  • 25. مدیریت منابع سخت‌افزاری در محیط‌های داکرایز شده
  • 26. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون وقفه در سرویس‌دهی
  • 27. آشنایی با مفاهیم CI/CD در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. خودکارسازی فرآیند ساخت و تست کانتینرها
  • 29. پیکربندی سرورهای وب برای تولید (Gunicorn و Nginx)
  • 30. امنیت کانتینرها و رعایت پروتکل‌های حفاظتی شبکه
  • 31. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در فرآیند استقرار
  • 32. مستندسازی رابط‌های برنامه‌نویسی با استفاده از OpenAPI و Swagger
  • 33. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق هنگام استقرار
  • 34. بررسی ابزارهای پایش سلامت سرویس‌های هوشمند
  • 35. رفع اشکالات رایج در استقرار مدل‌های پایتونی
  • 36. مدیریت پیکربندی‌های محیطی با متغیرهای محیطی
  • 37. اصول طراحی سرویس‌های میکروسرویس برای یادگیری ماشین
  • 38. ارزیابی کارایی مدل در محیط واقعی (Production)
  • 39. نکاتی در مورد پایداری و تاب‌آوری سیستم‌های هوشمند
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در مهندسی 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.