کتاب دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با لینوکس و متن‌باز؛ از زیرساخت تا مدل‌های هوش مصنوعی

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 دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با لینوکس و متن‌باز؛ از زیرساخت تا مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و متن‌باز

موضوع میانی: دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با زیرساخت‌ها و پروژه‌های متن‌باز لینوکس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی و نقش متن‌باز
  • 2. چرا متن‌باز برای توسعه و دسترسی به هوش مصنوعی اهمیت دارد
  • 3. اکوسیستم متن‌باز لینوکس و جایگاه آن در AI
  • 4. نقش Linux Foundation در توسعه فناوری‌های باز
  • 5. ساختار پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
  • 6. مدل‌های باز در برابر مدل‌های بسته
  • 7. داده‌های باز و نقش آن‌ها در توسعه هوش مصنوعی
  • 8. زیرساخت محاسباتی موردنیاز برای هوش مصنوعی متن‌باز
  • 9. نقش Linux در زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 10. مدیریت منابع محاسباتی برای بارهای AI
  • 11. GPU و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در زیرساخت AI
  • 12. Containerها و اجرای قابل‌حمل برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 13. Docker و بسته‌بندی سرویس‌های AI
  • 14. Kubernetes برای استقرار بارهای کاری هوش مصنوعی
  • 15. مدیریت کلاسترهای GPU در محیط‌های متن‌باز
  • 16. شبکه و ذخیره‌سازی در زیرساخت‌های AI
  • 17. ارکستراسیون سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 18. MLOps در اکوسیستم متن‌باز
  • 19. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. مدیریت داده و Feature در پروژه‌های AI
  • 21. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل‌های متن‌باز
  • 22. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی روی زیرساخت توزیع‌شده
  • 23. Fine-tuning مدل‌های متن‌باز
  • 24. استنتاج مدل‌های AI در محیط تولید
  • 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 26. استقرار مدل‌های بزرگ زبانی در زیرساخت متن‌باز
  • 27. معماری سرویس‌های LLM متن‌باز
  • 28. مدیریت مدل‌ها و Model Registry
  • 29. نسخه‌بندی کد، داده و مدل در پروژه‌های AI
  • 30. CI/CD برای پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز
  • 31. آزمون و اعتبارسنجی مدل‌های AI
  • 32. پایش عملکرد مدل‌ها و سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 33. Observability در زیرساخت AI
  • 34. مدیریت لاگ و متریک در سامانه‌های AI
  • 35. امنیت زنجیره تأمین نرم‌افزار در پروژه‌های متن‌باز
  • 36. مدیریت هویت و دسترسی در زیرساخت AI
  • 37. امنیت کانتینرها و کلاسترهای هوش مصنوعی
  • 38. حفاظت از داده‌های حساس در پروژه‌های متن‌باز
  • 39. حاکمیت داده و مدل در اکوسیستم AI
  • 40. مجوزهای نرم‌افزار متن‌باز و مدل‌های هوش مصنوعی
  • 41. تفاوت مجوز کد، داده و مدل
  • 42. ارزیابی ریسک حقوقی استفاده از مدل‌های باز
  • 43. مشارکت جامعه توسعه‌دهندگان در پروژه‌های AI
  • 44. مدیریت پروژه‌های متن‌باز در مقیاس بزرگ
  • 45. Governance در پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
  • 46. استانداردسازی و قابلیت همکاری در اکوسیستم AI
  • 47. APIهای باز و معماری قابل‌تعامل
  • 48. جلوگیری از Vendor Lock-in با فناوری‌های متن‌باز
  • 49. ساخت پلتفرم AI مبتنی بر فناوری‌های باز
  • 50. معماری Hybrid Cloud برای هوش مصنوعی
  • 51. استقرار AI متن‌باز در Cloud
  • 52. استقرار AI متن‌باز در محیط On-Premises
  • 53. مقایسه زیرساخت ابری و داخلی برای AI
  • 54. مدیریت هزینه زیرساخت‌های متن‌باز هوش مصنوعی
  • 55. مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های AI
  • 56. مقیاس‌پذیری آموزش و استنتاج مدل
  • 57. پردازش توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
  • 58. Federated Learning و معماری‌های توزیع‌شده
  • 59. Edge AI و اجرای مدل‌های متن‌باز در لبه شبکه
  • 60. هوش مصنوعی قابل‌دسترسی برای سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان
  • 61. کاهش موانع ورود به توسعه AI
  • 62. طراحی یک اکوسیستم AI باز و پایدار
  • 63. مطالعه معماری یک پلتفرم کامل AI متن‌باز
  • 64. طراحی جریان کاری End-to-End برای پروژه AI
  • 65. پیاده‌سازی نمونه یک سرویس AI روی Linux
  • 66. استقرار یک مدل متن‌باز با Container
  • 67. اجرای مدل AI روی Kubernetes
  • 68. پیاده‌سازی پایش و Observability برای سرویس AI
  • 69. طراحی معماری امن برای پلتفرم AI متن‌باز
  • 70. بهینه‌سازی نهایی عملکرد و هزینه زیرساخت
  • 71. چالش‌های مقیاس‌پذیری اکوسیستم AI متن‌باز
  • 72. روندهای آینده در دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی

📚 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.