معرفی دوره

دوره‌ی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) از Pluralsight، یک مسیر تخصصی برای آشنایی با مبانی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در بستر خدمات ابری آمازون (AWS) است. این دوره مناسب افرادی است که قصد دارند گواهینامه‌ی AWS AI Practitioner را دریافت کنند و درک جامعی از مفاهیم پایه و ابزارهای کاربردی AWS در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیدا کنند.

در نسخه 2024-11، دوره با آخرین به‌روزرسانی‌های AWS سازگار و شامل توضیحات جدیدی دربارهٔ استفاده از سرویس‌های Amazon SageMaker، AWS Lambda و ابزارهای MLOps است. با شرکت در این دوره، می‌توانید پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی کنید و برای آزمون بین‌المللی AIF-C01 آماده شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک اصول پایه هوش مصنوعی و تفاوت آن با یادگیری ماشین
• کار با سرویس‌های AWS مخصوص ML از جمله Amazon SageMaker
• پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow و PyTorch در محیط SageMaker
• راه‌اندازی سرویس‌های استقرار مدل (deployment) و مانیتورینگ آن‌ها در AWS
• تجمیع و مدیریت پایپ‌لاین‌های MLOps برای بهبود چرخه حیات مدل
• محافظت و رمزگذاری داده‌های حساس با AWS KMS و IAM
• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد مدل‌ها با استفاده از Auto Scaling و Spot Instances
• آمادگی برای آزمون رسمی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
• مطالعه و بررسی نمونه سوالات آزمون و استراتژی‌های موفقیت در آن

مزایای دوره

• دسترسی رایگان به محتوای آپدیت‌شده و پروژه‌های عملی
• فرمت ویدیویی و متنی ترکیبی برای یادگیری هر سبک آموزشی
• پشتیبانی از جدیدترین AWS Services مخصوص AI و ML
• تمرین‌های گام به گام با دیتاست‌های واقعی
• قابلیت مشاهده کد و محیط AWS Console به‌صورت همزمان
• آزمون‌های کوتاه در انتهای هر بخش برای ارزیابی مستمر
• مدرک داخلی completion معتبر از Pluralsight

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با مبانی برنامه‌نویسی (پایتون توصیه می‌شود)
• درک مفاهیم پایه شبکه و سرویس‌های ابری
• محیط AWS Account فعال برای انجام تمرین‌ها
• آشنایی ابتدایی با مفاهیم دیتابیس و ذخیره‌سازی ابری
• مفاهیم پایه آمار و احتمال در سطح دبیرستان یا دانشگاه

سرفصل‌های دوره

• بخش 1: مقدمه‌ای بر AI و ML – تاریخچه، تعاریف و کاربردهای کلان
• بخش 2: معرفی AWS AI Services – SageMaker, Rekognition, Comprehend
• بخش 3: آماده‌سازی داده – پاکسازی، خوشه‌بندی و فشرده‌سازی
• بخش 4: انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌ها – معیارهای دقت، صحت و یادآوری
• بخش 5: آموزش مدل‌ها در SageMaker – ساخت Notebooks و Instance Management
• بخش 6: استقرار و مقیاس‌پذیری – Endpoint Deployment و Auto Scaling
• بخش 7: ایمن‌سازی و مدیریت دسترسی – IAM Roles، KMS و GDPR Compliance
• بخش 8: MLOps و پایپ‌لاین CI/CD – CodeCommit، CodePipeline و پایش مدل

مثال‌های عملی

در هر بخش، پروژه‌هایی واقعی برای تسلط بیشتر ارائه شده است. چند نمونه بارز:

• ساخت سیستم تشخیص احساسات متون با Amazon Comprehend و نمایش نتایج در داشبورد ساده وب
• آموزش مدل شناسایی اشیاء در تصاویر با SageMaker و استقرار آن به‌صورت لحظه‌ای (real-time inference)
• طراحی پایپ‌لاین MLOps برای آپدیت خودکار مدل رگرسیون قیمت مسکن با CodePipeline و Lambda

جمع‌بندی

این دوره، یک بستهٔ جامع و به‌روز برای آشنایی عمیق با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر AWS است. با دنبال کردن سرفصل‌ها و انجام تمرین‌های عملی، قادر خواهید بود پروژه‌های هوش مصنوعی را از مرحله ایده تا استقرار به صورت استاندارد و امن به پایان برسانید و آمادگی لازم برای آزمون AIF-C01 را کسب کنید.

اگر به دنبال تقویت مهارت‌های ابری و ورود به دنیای جذاب AI/ML هستید، این دوره‌ی رایگان از Pluralsight بهترین نقطهٔ شروع شما خواهد بود.