MAPress
کتاب پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

کتاب پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

تگ‌ها: MLOps پایپ لاین ML خودکارسازی ML دیتاساینس عملیاتی سازی ML مدل سازی ML مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 پیاده‌سازی خودکار فرآیندهای یادگیری ماشین در سازمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین

🎓 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 یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
  • 8. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 10. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 11. مدل‌های یادگیری عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. معماری‌های ترنسفورمر
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 18. اعتبارسنجی متقابل
  • 19. تنظیم ابرپارامترها
  • 20. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
  • 21. چرخه عمر سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 22. اهمیت MLOps در استقرار و نگهداری مدل‌ها
  • 23. اصول مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 24. معماری‌های سیستم‌های ML
  • 25. زیرساخت‌های ابری برای ML
  • 26. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های ML
  • 27. پایگاه‌های داده و مخازن داده
  • 28. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 29. ابزارهای مدیریت داده
  • 30. توسعه و آموزش مدل‌ها
  • 31. انتخاب چارچوب‌های ML
  • 32. مدیریت محیط‌های توسعه
  • 33. رهگیری آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 34. ابزارهای رهگیری آزمایش
  • 35. ثبت و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 36. پلتفرم‌های مدیریت مدل
  • 37. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 38. استقرار مدل‌ها به صورت دسته‌ای (Batch)
  • 39. استقرار مدل‌ها به صورت بلادرنگ (Real-time)
  • 40. APIهای استقرار مدل
  • 41. میکروسرویس‌ها برای مدل‌های ML
  • 42. مدیریت و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 43. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 44. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 45. تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 46. بازآموزی مدل‌ها
  • 47. اتوماسیون در MLOps
  • 48. خطوط لوله CI/CD برای ML
  • 49. ابزارهای اتوماسیون CI/CD
  • 50. استقرار خودکار مدل‌ها
  • 51. مدیریت زیرساخت خودکار
  • 52. امنیت در سیستم‌های ML
  • 53. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 54. ملاحظات حریم خصوصی
  • 55. حملات به مدل‌های ML
  • 56. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
  • 57. ملاحظات اخلاقی در ML
  • 58. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 59. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 60. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 61. کاربرد ML در سازمان‌ها
  • 62. تحلیل داده‌های مشتری
  • 63. پیش‌بینی فروش
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. مقدمه‌ای بر NLP
  • 67. مدل‌های زبانی
  • 68. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 69. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 70. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 71. پردازش تصویر
  • 72. کاربرد بینایی ماشین در تشخیص اشیاء
  • 73. سیستم‌های یادگیری تقویتی (RL)
  • 74. مفاهیم پایه RL
  • 75. کاربرد RL در رباتیک و بازی‌ها
  • 76. MLOps در عمل: مطالعات موردی
  • 77. مثال‌های پیاده‌سازی MLOps در صنایع مختلف
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps
  • 79. آینده MLOps و یادگیری ماشین خودکار
  • 80. روندهای نوظهور در MLOps
  • 81. هوش مصنوعی مسئولانه و قابل اعتماد
  • 82. معماری‌های ML توزیع شده
  • 83. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. مدل‌های خودکار (AutoML)
  • 86. تولید خودکار ویژگی
  • 87. تولید خودکار مدل
  • 88. تنظیم خودکار ابرپارامترها
  • 89. ارزیابی خودکار مدل
  • 90. پیاده‌سازی خودکار خطوط لوله ML
  • 91. راهکارهای ابری برای MLOps
  • 92. خدمات ML در AWS
  • 93. خدمات ML در Google Cloud
  • 94. خدمات ML در Azure
  • 95. ابزارهای متن‌باز برای MLOps
  • 96. Kubeflow
  • 97. MLflow
  • 98. ZenML
  • 99. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 100. بهینه‌سازی مصرف منابع

📚 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.