اکسپرس 24
کتاب جامع عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) در زیرساخت‌های ابری مدرن

کتاب جامع عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) در زیرساخت‌های ابری مدرن

تگ‌ها: MLOps آموزش یادگیری ماشین پلتفرم ابری رایانش ابری زیرساخت ابری AWS علم داده عملیات یادگیری ماشین مهندسی یادگیری ماشین 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 جامع عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) در زیرساخت‌های ابری مدرن

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 2. معرفی اکوسیستم خدمات ابری آمازون برای یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با سرویس آمازون سِیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
  • 4. آماده‌سازی محیط توسعه و مدیریت دسترسی‌ها در ابر
  • 5. جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها در انبار داده‌های ابری
  • 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 8. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
  • 9. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 10. آموزش مدل در محیط‌های مقیاس‌پذیر ابری
  • 11. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 12. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 13. استفاده از سرویس‌های مدیریت مدل برای نسخه‌بندی
  • 14. مفهوم عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در چرخه‌ی تولید
  • 15. طراحی خط‌لوله‌های خودکار برای آموزش و استنتاج
  • 16. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای پردازش ابری
  • 17. مستندسازی و مدیریت فراداده‌های مدل
  • 18. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی با استفاده از سرویس‌های ابری
  • 19. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 20. تشخیص انحراف داده‌ها و کاهش دقت مدل در گذر زمان
  • 21. بازآموزی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 22. رعایت اصول اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
  • 23. تضمین انطباق مدل‌ها با استانداردهای قانونی و فنی
  • 24. استفاده از زیرساخت‌های ابری برای پردازش‌های موازی
  • 25. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج مدل
  • 26. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 27. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی در خط‌لوله‌های داده
  • 28. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و اجرای مدل‌ها
  • 29. مدیریت پیکربندی و محیط‌های اجرایی در ابر
  • 30. ارائه سرویس‌های یادگیری ماشین از طریق واسط‌های برنامه‌نویسی
  • 31. پایش مستمر سلامت سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 32. مدیریت خطا و بازیابی در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
  • 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 34. به‌کارگیری یادگیری ماشین در پردازش متن و زبان طبیعی
  • 35. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل تصاویر
  • 36. اصول مقیاس‌پذیری افقی در سرویس‌های پیش‌بینی
  • 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
  • 38. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای پایش پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 39. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌ها
  • 40. اصول نگهداری و بروزرسانی مدل‌های در حال بهره‌برداری
  • 41. بررسی موردی پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند در بستر ابری
  • 42. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در مهندسی هوش مصنوعی

📚 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.