اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز (Kubernetes) و TFX

کتاب پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز (Kubernetes) و TFX

تگ‌ها: MLOps TFX استقرار مدل تنسورفلو زیرساخت ابری عملیات یادگیری ماشین کوبرنتیز مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی 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 پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کوبرنتیز (Kubernetes) و TFX

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. معماری سامانه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 3. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت اتوماسیون
  • 4. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای پردازش داده
  • 5. مدیریت منابع محاسباتی و حافظه در کوبرنتیز
  • 6. آشنایی با معماری TFX و اجزای تشکیل‌دهنده آن
  • 7. آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از TFX ExampleGen
  • 8. تحلیل و اعتبارسنجی داده‌ها با TFX StatisticsGen
  • 9. شناسایی و رفع ناهنجاری‌های داده با TFX SchemaGen
  • 10. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس با TensorFlow Transform
  • 11. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با TFX Trainer
  • 13. ارزیابی و تحلیل کیفیت مدل با TFX Evaluator
  • 14. تحلیل خطاهای مدل و بررسی سوگیری‌های احتمالی
  • 15. استفاده از TFX Pusher برای استقرار مدل
  • 16. طراحی خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین با TFX
  • 17. مدیریت گردش کار با Apache Airflow در کوبرنتیز
  • 18. استفاده از Kubeflow Pipelines برای مدیریت فرآیندها
  • 19. کانتینری‌سازی مدل‌ها با داکر (Docker)
  • 20. استقرار مدل‌ها با استفاده از TensorFlow Serving
  • 21. مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج در کوبرنتیز
  • 22. مدیریت ترافیک و تعادل بار در کلاستر
  • 23. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی با Prometheus
  • 24. مانیتورینگ انحراف داده‌ها (Data Drift) و انحراف مدل (Concept Drift)
  • 25. اتوماسیون بازآموزی مدل‌ها (Continuous Training)
  • 26. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه (Rolling Updates)
  • 27. امنیت در خط لوله‌های یادگیری ماشین
  • 28. مدیریت اسرار و دسترسی‌ها در کوبرنتیز
  • 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
  • 30. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
  • 31. استفاده از سرویس‌های ابری داخلی برای ذخیره‌سازی داده
  • 32. یکپارچه‌سازی مدل با رابط‌های برنامه‌نویسی (API)
  • 33. مستندسازی خط لوله‌های یادگیری ماشین
  • 34. عیب‌یابی و رفع اشکال در محیط توزیع‌شده
  • 35. بهینه‌سازی زمان آموزش با پردازش موازی
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
  • 37. مدیریت چرخه‌های انتشار مدل (Release Management)
  • 38. ارزیابی هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی منابع
  • 39. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 40. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای پایش سامانه‌ها
  • 41. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده در صورت بروز خطا
  • 42. تست‌های یکپارچه‌سازی در خط لوله یادگیری ماشین
  • 43. مقیاس‌پذیری افقی در برابر مقیاس‌پذیری عمودی
  • 44. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 45. استفاده از ابزارهای متن‌باز جهت مدیریت کلاستر
  • 46. پیش‌بینی تقاضای منابع برای خوشه‌های یادگیری ماشین
  • 47. ایجاد محیط‌های تست و عملیاتی مجزا
  • 48. به‌کارگیری بهترین تجارب در نگهداری سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 49. بازنگری و بهینه‌سازی مستمر زیرساخت‌های ابری
  • 50. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل MLOps

📚 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.