اکسپرس 24
کتاب استقرار تکراری مدل‌های یادگیری ماشین: از آزمایشگاه تا تولید

کتاب استقرار تکراری مدل‌های یادگیری ماشین: از آزمایشگاه تا تولید

تگ‌ها: ML Deployment استقرار تکرارشونده استقرار مدل توسعه مدل دیپلوی مدل مدل‌های یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری تکرارشونده یادگیری ماشین یادگیری ماشین عملی

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 استقرار تکراری مدل‌های یادگیری ماشین: از آزمایشگاه تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 3. مراحل استقرار مدل: برنامه‌ریزی و آماده‌سازی
  • 4. انتخاب زیرساخت مناسب برای استقرار مدل
  • 5. محیط‌های استقرار: محلی، ابری، لبه
  • 6. کانتینرسازی با Docker برای استقرار مدل
  • 7. مدیریت وابستگی‌ها با استفاده از محیط‌های مجازی
  • 8. کنترل نسخه مدل با Git
  • 9. آزمایش و اعتبارسنجی مدل قبل از استقرار
  • 10. استقرار مدل به عنوان یک API با Flask
  • 11. استقرار مدل به عنوان یک API با FastAPI
  • 12. استفاده از ابزار Streamlit برای استقرار سریع مدل
  • 13. استقرار مدل با استفاده از Kubernetes
  • 14. مقایسه Kubernetes با Docker Swarm
  • 15. مقایسه Kubernetes با Amazon ECS
  • 16. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط تولید
  • 17. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های مدل
  • 18. اعلان‌ها و هشدارها بر اساس عملکرد مدل
  • 19. مدیریت مقیاس‌پذیری مدل در محیط تولید
  • 20. بهینه‌سازی مصرف منابع مدل
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه
  • 22. مفاهیم CI/CD در استقرار مدل
  • 23. استفاده از Jenkins برای خودکارسازی فرآیند استقرار
  • 24. استفاده از GitLab CI/CD برای خودکارسازی فرآیند استقرار
  • 25. استفاده از GitHub Actions برای خودکارسازی فرآیند استقرار
  • 26. مدیریت تغییرات مدل و بازگشت به نسخه‌های قبلی
  • 27. تست A/B مدل‌های مختلف در محیط تولید
  • 28. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های چندگانه
  • 29. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
  • 30. مدیریت داده‌های آموزشی برای مدل‌های در حال تولید
  • 31. تضمین کیفیت داده‌ها در محیط تولید
  • 32. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید
  • 33. حفاظت از مدل در برابر حملات خصمانه
  • 34. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های حساس
  • 35. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در استقرار مدل
  • 36. مدیریت دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های با محدودیت منابع
  • 38. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در دستگاه‌های موبایل
  • 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر وب
  • 40. استفاده از TensorFlow.js برای استقرار مدل در مرورگر
  • 41. استفاده از ONNX Runtime برای استقرار مدل
  • 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش حجم و افزایش سرعت
  • 43. استفاده از Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 44. استفاده از Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 45. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های Real-time
  • 46. استفاده از Kafka برای پردازش جریان داده
  • 47. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Serverless Computing
  • 48. استفاده از AWS Lambda برای استقرار مدل
  • 49. استفاده از Azure Functions برای استقرار مدل
  • 50. استفاده از Google Cloud Functions برای استقرار مدل
  • 51. مقایسه Serverless Computing با روش‌های سنتی استقرار
  • 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های IoT
  • 53. چالش‌های استقرار مدل در محیط‌های IoT
  • 54. مدیریت انرژی در استقرار مدل‌های IoT
  • 55. استفاده از Federated Learning برای آموزش مدل در محیط‌های توزیع‌شده
  • 56. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 57. تکنیک‌های استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مالی
  • 59. رعایت قوانین و مقررات در استقرار مدل‌های مالی
  • 60. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های پزشکی
  • 61. رعایت اخلاق پزشکی در استقرار مدل‌های پزشکی
  • 62. ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. مدیریت Drift داده‌ها و مدل
  • 64. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط تولید
  • 65. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 66. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت منابع
  • 68. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از MLOps
  • 69. اصول و بهترین روش‌های MLOps
  • 70. انتخاب ابزارهای MLOps مناسب
  • 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow
  • 72. مدیریت Pipelineهای یادگیری ماشین با Kubeflow
  • 73. استفاده از Metadata Store برای مدیریت اطلاعات مدل
  • 74. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از MLflow
  • 75. ردیابی آزمایش‌ها و مدل‌ها با MLflow
  • 76. به اشتراک‌گذاری مدل‌ها با استفاده از MLflow Model Registry
  • 77. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 78. ترندهای جدید در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در استقرار مدل‌های 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.