اکسپرس 24
کتاب ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر با درک متنی و چندمدلی

کتاب ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر با درک متنی و چندمدلی

تگ‌ها: Diffusion Docker Fine-tuning Kubernetes LLM MLOps NLP RAG Vision Transformer پایتون چندمدولی ریاضیات هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر مولتیمودال هوش مصنوعی

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 ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر با درک متنی و چندمدلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های چندمدلی و مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای دیتا ساینس
  • 3. مفاهیم یادگیری ماشین: نظارتی و غیرنظارتی
  • 4. شبکه‌های عصبی پایه و انتشار معکوس
  • 5. پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی
  • 6. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. توکن‌سازی و بازسازی متن
  • 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): معماری و اصول
  • 9. توجه (Attention) و مکانیزم خود-توجه
  • 10. مدل‌های ترنسفورمر: ساختار و عملکرد
  • 11. بینایی ماشین: مبانی و شبکه‌های کانولوشی
  • 12. ویژه‌بردارهای بصری و استخراج ویژگی
  • 13. شبکه‌های مغزی مصنوعی کانولوشی عمیق (CNN)
  • 14. معماری Vision Transformer (ViT)
  • 15. چندمدولی: ترکیب متن، تصویر و صدا
  • 16. مدل‌های چندمدولی: CLIP و مشتقهای آن
  • 17. ردیابی و تشخیص اشیاء در ویدیو
  • 18. پردازش سیگنال صوتی و تبدیل گفتار به متن
  • 19. تولید تصویر با انتشار (Diffusion Models)
  • 20. مهندسی Prompt و طراحی دستورالعمل
  • 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. تعمیق‌سازی مدل‌ها با LoRA و QLoRA
  • 23. ارزیابی مدل‌ها: معیارها و ابزارها
  • 24. مدیریت داده: دیتاست، خط لوله و نسخه‌بندی
  • 25. مبانی معماری مقیاس‌پذیر: مونولیت و میکروسرویس
  • 26. کانتینریزاسیون با Docker و Kubernetes
  • 27. مواردگذاری خدمات هوش مصنوعی
  • 28. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل
  • 29. خط لوله یادگیری ماشین (ML Pipeline)
  • 30. پایپ‌لاین داده و آموزش توزیع‌شده
  • 31. موانیتورینگ عملکرد مدل در تولید
  • 32. رفع خطا و دیباگ مدل‌های بزرگ
  • 33. بهینه‌سازی تأخیر و ظرفیت سرور
  • 34. مدل‌سازی آفلاین و آنلاین
  • 35. رشد افقی و عمودی در سیستم‌ها
  • 36. Caching و سیستم‌های سریع‌سازی
  • 37. دیتابیس برداری و جستجوی معنایی
  • 38. RAG: تولید افزایش‌یافته با بازیابی
  • 39. ساخت اژانس هوش مصنوعی
  • 40. اینجکشن دانش و پایگاه دانش
  • 41. امنیت و حریم خصوصی در اپلیکیشن‌های AI
  • 42. اعتبارسنجی ورودی و مقابله با هجوم
  • 43. مدیریت هزینه‌های ابری برای AI
  • 44. مدل‌های چندزبانه و بومی‌سازی
  • 45. تطبیق فرهنگی و حساسیت محتوا
  • 46. تست خودکار و تضمین کیفیت مدل
  • 47. اسکیلاینگ دیتاست‌های بزرگ
  • 48. پردازش جریانی و بلادرنگ
  • 49. طراحی UI/UX برای اپلیکیشن‌های AI
  • 50. فرانت‌اند تعاملی با مدل‌های زبانی
  • 51. ادغام با سرویس‌های ابری (AWS/GCP/Azure)
  • 52. پایش و لاگ‌ها در سیستم‌های AI
  • 53. CI/CD برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 54. استراتژی بازپخش و آپدیت مدل
  • 55. معماری بدون سرور (Serverless) برای AI
  • 56. مقیاس‌پذیری خودکار با Auto-scaling
  • 57. بهینه‌سازی هاردآور برای استنتاج
  • 58. مدل‌های کوچک و کارآمد (Small Language Models)
  • 59. ترکیب مدل‌ها: آنsemble و ائکسپرت میکس
  • 60. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 61. اخلاق هوش مصنوعی و عدالت الگوریتمی
  • 62. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات مدل
  • 63. پروژه عملی: ساخت اپلیکیشن چندمدولی مقیاس‌پذیر

📚 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.