کتاب مسترکلاس برنامه‌نویسی ترکیبی برای ساخت و بهینه‌سازی خط لوله‌های 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 مسترکلاس برنامه‌نویسی ترکیبی برای ساخت و بهینه‌سازی خط لوله‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و مهندسی داده

موضوع میانی: برنامه‌نویسی ترکیبی در خط لوله‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برنامه‌نویسی ترکیبی و معماری خط لوله ML
  • 2. انتخاب زبان‌های مناسب: پایتون، C++، Julia و Rust
  • 3. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی برای پروژه‌های ترکیبی
  • 4. طراحی Prinzipهای ماژولار و قابل تست برای کامپوننت‌های خط لوله
  • 5. کار با فریم‌ورک‌های оркеستراسیون: Airflow، Prefect، Dagster
  • 6. استفاده از DVC و MLflow برای نسخه‌گذاری داده و مدل
  • 7. پیاده‌سازی ingest داده‌های ساختاری و غیرساختاری به صورت موازی
  • 8. پیش‌پردازش داده با کتابخانه‌های высокو کارایی (Polars، Vaex، Arrow)
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 10. استفاده از ONNX و TorchScript برای انتقال مدل بین زبان‌ها
  • 11. ساخت لایه‌های استنتاج (inference) با C++ برای تأخیر پایین
  • 12. ادغام کتابخانه‌های محاسبه عددی (Eigen، BLAS، MKL) در پایتون عبر pybind11
  • 13. برنامه‌نویسی GPU با CUDA و درهم‌سازی با کد میزبان پایتون
  • 14. استفاده از Triton Inference Server برای سرویس‌دهی چندمدلی
  • 15. استراتژی‌های بatching و pipelining برای بهینه‌سازی throughput
  • 16. مدیریت حافظه و_zero-copy بین پردازش‌های مختلف
  • 17. پیاده‌سازی Feature Store با Feast و اتصال به خط لوله
  • 18. تست واحد، یکپارچگی و قرارداد برای کامپوننت‌های ترکیبی
  • 19. CI/CD برای خط لوله‌های ML با GitHub Actions و GitLab CI
  • 20. استفاده از Kubernetes و KServe برای استقرار مقیاس‌پذیر
  • 21. مانیتورینگ مدل با Prometheus، Grafana و Evidently AI
  • 22. تشخیص درفت داده و مدل و راهکارهای بازآموزی خودکار
  • 23. امنیت و حریم خصوصی در خط لوله‌های ترکیبی
  • 24. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در ابری و On-premise
  • 25. الگوهای طراحی برای خط لوله‌های Real-time و Batch
  • 26. استفاده از Ray و Dask برای محاسبه توزیع‌شده در خط لوله
  • 27. پیاده‌سازی AutoML در محیط ترکیبی
  • 28. مدیریت متاداده و خطا با OpenLineage
  • 29. استفاده از WebAssembly برای اجرای مدل در مرورگر و Edge
  • 30. توسعه APIهای gRPC و REST برای سرویس‌دهی مدل
  • 31. استفاده از GraphQL برای کوئری‌های انعطاف‌پذیر ویژگی‌ها
  • 32. استراتژی‌های Canary و Blue‑Green Deploy برای مدل‌ها
  • 33. تولید مستندات خودکار برای خط لوله با Sphinx و MkDocs
  • 34. استفاده از Terraform برای فراهم‌سازی زیرساخت خط لوله
  • 35. بهینه‌سازی کامپایلر (LLVM، TVM) برای مدل‌های عمیق
  • 36. پروفایلینگ و تحلیل عملکرد با perf، VTune، Nsight
  • 37. مدیریت تنظیمات (Config) با Hydra و OmegaConf
  • 38. استفاده از NVIDIA RAPIDS برای پردازش داده روی GPU
  • 39. پیاده‌سازی خط لوله‌های یادگیری تقویتی (RL) ترکیبی
  • 40. استفاده از MLIR برای بهینه‌سازی گراف محاسبه
  • 41. توسعه پلاگین‌های سفارشی برای فریم‌ورک‌های оркеستراسیون
  • 42. استفاده از Apache Arrow برای اشتراک داده بدون کپی
  • 43. مدیریت چرخه حیات مدل با Model Registry
  • 44. استفاده از Feature Flags برای کنترل رفتار مدل در تولید
  • 45. پیاده‌سازی خط لوله‌های Federated Learning ترکیبی
  • 46. استفاده از OpenTelemetry برای ردیابی توزیع‌شده
  • 47. استراتژی‌های Rollback و Disaster Recovery برای خط لوله
  • 48. بهینه‌سازی شبکه و serialization با Protocol Buffers و FlatBuffers
  • 49. استفاده از JAX برای محاسبه خودکار مشتق در خط لوله
  • 50. پیاده‌سازی خط لوله‌های چندمرحله‌ای (Multi‑stage) با Dependency Graph
  • 51. استفاده از MLCommons برای بنچمارک و مقایسه عملکرد
  • 52. توسعه کتابخانه‌های مشترک (Shared Libraries) برای کدهای حیاتی
  • 53. استفاده از Bazel برای بیلد سریع و تکرارپذیر پروژه‌های ترکیبی
  • 54. مدیریت سیکل‌های داده (Data Lineage) با DataHub
  • 55. پیاده‌سازی خط لوله‌های یادگیری عمیق با PyTorch Lightning و C++ Extensions
  • 56. استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی استنتاج روی GPU
  • 57. استفاده از Hugging Face Transformers در محیط ترکیبی
  • 58. تولید داده‌های مصنوعی برای تست خط لوله
  • 59. استفاده از Chaos Engineering برای تست استقامت خط لوله

📚 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.