کتاب کاربردهای یادگیری ماشین بومی ابری در لبه با KubeEdge و Sedna

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کاربردهای یادگیری ماشین بومی ابری در لبه با KubeEdge و Sedna

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری بانظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 8. مهندسی ویژگی
  • 9. انتخاب مدل
  • 10. ارزیابی مدل
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)
  • 16. مفهوم لبه و محاسبات لبه
  • 17. مزایای یادگیری ماشین در لبه
  • 18. چالش‌های یادگیری ماشین در لبه
  • 19. معماری‌های Edge ML
  • 20. مقدمه‌ای بر KubeEdge
  • 21. معماری KubeEdge
  • 22. مزایای KubeEdge برای Edge ML
  • 23. استقرار مدل‌های ML در KubeEdge
  • 24. مدیریت دستگاه‌های لبه با KubeEdge
  • 25. مقدمه‌ای بر Sedna
  • 26. معماری Sedna
  • 27. قابلیت‌های Sedna برای Edge ML
  • 28. همگام‌سازی مدل در KubeEdge و Sedna
  • 29. یادگیری فدرال با Sedna
  • 30. یادگیری توزیع‌شده با Sedna
  • 31. مطالعه موردی اول: تشخیص ناهنجاری در تولید صنعتی
  • 32. مقدمه و اهداف
  • 33. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 34. طراحی مدل ML برای تشخیص ناهنجاری
  • 35. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 36. ارزیابی نتایج
  • 37. مطالعه موردی دوم: پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 38. مقدمه و اهداف
  • 39. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 40. طراحی مدل ML برای پیش‌بینی خرابی
  • 41. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 42. ارزیابی نتایج
  • 43. مطالعه موردی سوم: پردازش تصویر در لبه برای نظارت
  • 44. مقدمه و اهداف
  • 45. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 46. طراحی مدل ML برای پردازش تصویر
  • 47. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 48. ارزیابی نتایج
  • 49. مطالعه موردی چهارم: بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 50. مقدمه و اهداف
  • 51. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 52. طراحی مدل ML برای بهینه‌سازی انرژی
  • 53. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 54. ارزیابی نتایج
  • 55. مطالعه موردی پنجم: پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های لبه
  • 56. مقدمه و اهداف
  • 57. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 58. طراحی مدل ML برای NLP
  • 59. پیاده‌سازی با KubeEdge و Sedna
  • 60. ارزیابی نتایج
  • 61. امنیت در Edge ML
  • 62. چالش‌های امنیتی در KubeEdge و Sedna
  • 63. روش‌های امن‌سازی مدل‌های ML
  • 64. رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها
  • 65. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 66. حریم خصوصی در Edge ML
  • 67. حفاظت از داده‌های حساس در لبه
  • 68. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 69. ملاحظات قانونی و اخلاقی در Edge ML
  • 70. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 71. استانداردهای اخلاقی در توسعه AI
  • 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های AI
  • 73. آینده Edge ML
  • 74. روندهای نوظهور در Edge ML
  • 75. کاربردهای آینده Edge ML
  • 76. نقش KubeEdge و Sedna در آینده
  • 77. توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های ML برای لبه
  • 78. روش‌های آموزش مدل‌های سبک
  • 79. فشرده‌سازی مدل
  • 80. هرس کردن مدل
  • 81. کوانتیزاسیون مدل
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد مدل در لبه
  • 83. مدیریت منابع در دستگاه‌های لبه
  • 84. مصرف انرژی بهینه
  • 85. زمان پاسخگویی کم
  • 86. مقیاس‌پذیری سیستم‌های Edge ML
  • 87. استقرار در مقیاس بزرگ
  • 88. مدیریت چندین گره لبه
  • 89. همگام‌سازی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 90. استراتژی‌های به‌روزرسانی مداوم
  • 91. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 92. عیب‌یابی و نظارت بر سیستم‌های Edge ML
  • 93. ابزارهای نظارتی
  • 94. تشخیص و رفع خطا
  • 95. بهبود مستمر سیستم‌های Edge ML
  • 96. یادگیری از داده‌های جدید
  • 97. تنظیم پارامترها
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده Edge ML

📚 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.