کتاب پیاده‌سازی عملی MLOps برای پروژه‌های صنعتی: از مدل تا تولید

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 عملی MLOps برای پروژه‌های صنعتی: از مدل تا تولید

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین در صنعت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر MLOps و چرخه حیات یادگیری ماشین صنعتی
  • 2. تفاوت بین DevOps، ML Engineering و MLOps
  • 3. بررسی ابزارهای اصلی و معماری مرجع MLOps
  • 4. مدیریت و نسخه‌گذاری داده‌های آموزشی
  • 5. پیاده‌سازی خط لوله استخراج و تبدیل ویژگی (Feature Pipeline)
  • 6. مدیریت و نسخه‌گذاری مدل‌ها (Model Registry)
  • 7. یکپارچه‌سازی پایپلاین CI/CD برای پروژه‌های ML
  • 8. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچگی برای کد ML
  • 9. تست اعتبارسنجی داده‌ها و انحراف داده (Data Drift Detection)
  • 10. تست عملکرد و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار (Model Validation)
  • 11. استقرار مدل با استفاده از API‌های RESTful (FastAPI/Flask)
  • 12. استقرار مدل با استفاده از سرویس‌های استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
  • 13. مدیریت کانتینرها با Docker برای محیط‌های ML
  • 14. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes برای استقرار مقیاس‌پذیر
  • 15. استفاده از Feature Store برای سرویس‌دهی بلادرنگ ویژگی‌ها
  • 16. مدیریت پیکربندی و متغیرهای محیطی در استقرار
  • 17. پیاده‌سازی Pipeline استقرار با استفاده از Argo Workflows یا Airflow
  • 18. مدیریت و رهگیری آزمایش‌ها با ابزارهایی مانند MLflow
  • 19. نظارت بر سلامت مدل و زیرساخت در محیط تولید
  • 20. تشخیص و مدیریت انحراف داده (Data Drift) و انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 21. مدیریت رانش مدل و استراتژی‌های بازآموزی خودکار (Retraining Pipelines)
  • 22. پیاده‌سازی خط لوله بازخورد انسانی (Human-in-the-Loop)
  • 23. مدیریت لاگ‌ها و خطاها در سیستم‌های ML تولیدی
  • 24. مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های استنتاج (Auto-scaling)
  • 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع برای مدل‌ها
  • 26. مدیریت امنیت و کنترل دسترسی به مدل‌ها و داده‌ها
  • 27. رمزنگاری و امنیت در انتقال داده‌های استنتاج
  • 28. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و استراتژی کاناری (Canary Deployment)
  • 29. اجرای استقرار آبی-سبز (Blue-Green Deployment) برای مدل‌ها
  • 30. مدیریت و برنامه‌ریزی آزمایش‌های A/B بر روی مدل‌های تولیدی
  • 31. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری برای استقرار ML
  • 32. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری (AWS SageMaker، GCP Vertex AI، Azure ML)
  • 33. مدیریت خط لوله داده برای یادگیری ماشین در مقیاس صنعتی
  • 34. اتوماسیون استخراج و بارگذاری داده از منابع مختلف
  • 35. پیاده‌سازی خط لوله استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL/ELT) برای ML
  • 36. مدیریت و پایش کیفیت داده‌ها در طول زمان
  • 37. مدیریت و نگهداری مخزن ویژگی‌ها (Feature Repository)
  • 38. مدیریت و برنامه‌ریزی وظایف زمان‌بندی شده برای آموزش مجدد
  • 39. مدیریت و مستندسازی فراداده (Metadata) مدل و آزمایش‌ها
  • 40. مدیریت و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل (Troubleshooting)
  • 41. مدیریت و بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) برای سیستم‌های ML
  • 42. مدیریت و ممیزی انطباق مدل با قوانین (Compliance)
  • 43. مدیریت و مستندسازی فرآیند تصمیم‌گیری مدل (Explainability)
  • 44. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌ها در رجیستری با برچسب‌گذاری
  • 45. مدیریت و پیاده‌سازی Pipelineهای استقرار برای مدل‌های TensorFlow و PyTorch
  • 46. مدیریت و بهینه‌سازی استنتاج بر روی GPU و CPU
  • 47. مدیریت و استفاده از سرویس‌های Message Queue برای استنتاج ناهمگام
  • 48. مدیریت و پیاده‌سازی Pipelineهای بازگشت به وضعیت قبلی (Rollback)
  • 49. مدیریت و نظارت بر معیارهای تجاری (Business KPIs) مرتبط با مدل
  • 50. مدیریت و یکپارچه‌سازی با ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus، Grafana)
  • 51. مدیریت و تعریف هشدارها (Alerts) برای خرابی مدل یا داده
  • 52. مدیریت و تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis) در خطاهای ML
  • 53. مدیریت و مستندسازی فرآیند آموزش و استقرار برای تیم‌ها
  • 54. مدیریت و پیاده‌سازی استراتژی‌های کش (Caching) برای پاسخ‌های تکراری
  • 55. مدیریت و پیاده‌سازی Pipelineهای Feature Engineering خودکار
  • 56. مدیریت و نگهداری مستندات فنی و معماری سیستم MLOps
  • 57. مدیریت و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های Ticketing و هشدار (مانند PagerDuty)
  • 58. مدیریت و پیاده‌سازی Pipelineهای تست نفوذ و امنیت برای API مدل
  • 59. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی نسخه‌های مختلف مدل
  • 60. مدیریت و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ با MLOps
  • 61. مدیریت و پیاده‌سازی Pipelineهای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در تولید

📚 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.