اکسپرس 24
کتاب فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

کتاب فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

تگ‌ها: AI Big Data Data Management پردازش داده فریم‌ورک داده کلان داده مدل‌های زبانی مدیریت داده هوش مصنوعی 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 فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های عظیم
  • 2. مفاهیم بنیادی داده‌های عظیم
  • 3. معماری سیستم‌های داده‌های عظیم
  • 4. اکوسیستم هادوپ: HDFS و MapReduce
  • 5. کار با Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • 6. اصول برنامه‌نویسی MapReduce
  • 7. تحلیل داده‌ها با Apache Spark
  • 8. مبانی Spark Core
  • 9. Spark SQL برای پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 10. Spark Streaming برای پردازش آنی
  • 11. کار با Spark MLlib برای یادگیری ماشین
  • 12. ذخیره‌سازی داده‌های عظیم: NoSQL
  • 13. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 14. MongoDB: پایگاه داده سند-محور
  • 15. Cassandra: پایگاه داده ستون-گسترده
  • 16. Redis: ذخیره‌سازی کلید-مقدار در حافظه
  • 17. پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 18. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده
  • 19. Apache Kafka: پلتفرم پیام‌رسانی توزیع‌شده
  • 20. Apache Flink برای پردازش جریان داده
  • 21. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 22. طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 23. ابزارهای ارکستراسیون پایپ‌لاین: Apache Airflow
  • 24. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 25. کیفیت داده‌ها و پاکسازی داده‌ها
  • 26. تکنیک‌های اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها
  • 27. امنیت در سیستم‌های داده‌های عظیم
  • 28. ملاحظات امنیتی در HDFS و Spark
  • 29. رمزنگاری و کنترل دسترسی در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 30. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 31. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 32. مبانی یادگیری ماشین
  • 33. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 34. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 35. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 37. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 42. انتخاب و استخراج ویژگی
  • 43. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 44. مدل‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی
  • 45. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 48. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 49. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 51. کاربرد داده‌های عظیم در حوزه‌های مختلف
  • 52. تحلیل کلان‌داده در صنعت مالی (با رویکرد اسلامی)
  • 53. کاربرد داده‌های عظیم در سلامت (با رویکرد پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 54. تحلیل داده‌های شهری و هوشمندسازی (با تأکید بر منافع ملی)
  • 55. پردازش زبان طبیعی (NLP) با داده‌های عظیم
  • 56. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 58. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 59. ترجمه ماشینی با استفاده از داده‌های عظیم
  • 60. بینایی ماشین (Computer Vision) با داده‌های عظیم
  • 61. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 62. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 63. دسته‌بندی تصاویر (Image Classification)
  • 64. تولید تصاویر با استفاده از شبکه‌های مولد
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 66. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 68. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 70. معماری‌های مدرن برای داده‌های عظیم
  • 71. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس
  • 72. معماری‌های رویداد-محور (Event-Driven Architectures)
  • 73. داده‌کاوی (Data Mining) در مقیاس عظیم
  • 74. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 75. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 76. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 77. کاربرد بلاک‌چین در مدیریت داده‌های عظیم (با رویکرد مقرراتی)
  • 78. ملاحظات اخلاقی در داده‌های عظیم و هوش مصنوعی
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با قوانین
  • 80. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای مقابله
  • 81. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 82. آیندهٔ مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی
  • 83. روندهای نوظهور در مدیریت داده‌ها
  • 84. نقش هوش مصنوعی در تحولات آینده
  • 85. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در ایران
  • 86. پیاده‌سازی موفق داده‌های عظیم در سازمان‌های ایرانی
  • 87. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در اکوسیستم ایران

📚 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.