دوره AWS Certified Machine Learning Specialty 2023 یک مسیر آموزشی جامع و کاملاً عملی است که با تکیه بر خدمات پیشرفتهٔ AWS، شما را برای طراحی، توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشین در سطح سازمانی آماده می‌کند. این دوره مناسب مهندسین، تحلیلگران داده و همه علاقه‌مندان به حوزه Machine Learning است که قصد دارند گواهی رسمی AWS ML Specialty را کسب کنند.

در طول دوره، با جدیدترین سرویس‌ها و ابزارهای AWS همچون SageMaker، Ground Truth، Glue و Comprehend آشنا خواهید شد و پروژه‌های عملی را قدم‌به‌قدم از تحلیل داده تا استقرار مدل یادگیری ماشین تجربه خواهید کرد.

• درک عمیق از اصول Machine Learning در AWS و مفاهیم اساسی آن.
• طراحی و اجرای پایپلاین‌های داده با استفاده از AWS Glue و Data Pipeline.
• ساخت، آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها در AWS SageMaker.
• مدیریت برچسب‌گذاری داده‌های حجیم با AWS Ground Truth.
• توسعه و استقرار مدل‌های Deep Learning با فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch در SageMaker.
• پیاده‌سازی راه‌حل‌های Real-Time و Batch برای پیش‌بینی و استنتاج.
• آمادگی کامل برای موفقیت در آزمون رسمی AWS Certified Machine Learning Specialty.

• آشنایی پایه با زبان Python و کتابخانه‌های NumPy، pandas و scikit-learn.
• دانش مقدماتی Machine Learning و مفاهیمی مثل رگرسیون، طبقه‌بندی و اعتبارسنجی مدل.
• آشنایی با اصول Cloud Computing و تجربه کار با AWS (مثلاً دارا بودن مدرک Cloud Practitioner یا Solutions Architect Associate مزیت دارد).
• مفاهیم پایه شبکه، پایگاه داده و لینوکس (SSH، دستورات خط فرمان).

• بخش 1: مقدمات AWS و ماشین لرنینگ مروری بر اکوسیستم AWS، مفاهیم اولیه ML، و چگونگی انتخاب سرویس مناسب.
• بخش ۲: مهندسی داده در AWS استفاده از AWS Glue، S3، Athena و Kinesis برای آماده‌سازی جریان‌های داده.
• بخش ۳: آموزش و بهینه‌سازی مدل با SageMaker ساخت Notebook، تنظیم توزیع داده، هایپرپارامتر تیونینگ و خودکارسازی با SageMaker Experiments.
• بخش ۴: برچسب‌گذاری داده با Ground Truth مدیریت پروژه‌های برچسب‌گذاری، انواع دستورالعمل‌ها و کار با تیم انسانی.
• بخش ۵: یادگیری عمیق و فریم‌ورک‌ها به‌کارگیری TensorFlow و PyTorch در SageMaker، ساخت کانتینر سفارشی و آموزش توزیع‌شده.
• بخش ۶: استقرار و مانیتورینگ مدل استقرار Real-Time و Batch، استفاده از SageMaker Endpoints، CloudWatch و X-Ray برای رصد کیفیت.
• بخش ۷: آماده‌سازی آزمون و نمونه سوالات مرور سؤالات استاندارد، تاکتیک‌های پاسخ‌گویی و نمونه شبیه‌سازی شده از امتحان.
• بخش ۸: پروژه نهایی پیاده‌سازی کامل یک چرخه ML از داده تا استقرار با یک کیس واقعی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن یا تشخیص تقلب.

در این دوره چند نمونهٔ عملی در قالب Hands On خواهید داشت:

• پیش‌بینی قیمت خانه با استفاده از دیتاست Boston Housing و آموزش مدل رگرسیون تکی در SageMaker.
• شناسایی احساس کاربران در توییت‌ها با بهره‌گیری از AWS Comprehend و پیاده‌سازی یک Sentiment Analysis ساده.
• تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از سرویس Rekognition و ادغام خروجی در یک API Flask.
• ساخت یک کانتینر سفارشی در Docker و آموزش توزیع‌شدهٔ شبکه عصبی convolutional در SageMaker.

گواهی AWS Certified ML Specialty به شما اعتبار و موقعیت شغلی بسیار مناسبی می‌دهد. از جمله مزایا:

• افزایش شانس استخدام در شرکت‌های پیشرو فناوری و استارتاپ‌های بزرگ.
• دستمزد بالاتر و مزایای ویژه برای متخصصان Machine Learning در محیط Cloud.
• توانایی راه‌اندازی سریع پروژه‌های ML در مقیاس بزرگ با حداقل هزینه و پیچیدگی.
• مهارت در به‌کارگیری بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای امنیت، مقیاس‌پذیری و بهینگی مدل‌ها.

اگر به دنبال یادگیری عملی و عمیق Machine Learning در بستر AWS هستید و می‌خواهید مدرک معتبر AWS Certified Machine Learning Specialty را کسب کنید، این دوره تمام نیازهای شما را پوشش می‌دهد. از مهندسی داده تا استقرار مدل، همه مراحل با مثال‌های واقعی و پروژه‌های پرچالشی ارائه شده است. همین امروز دوره را دانلود کنید و مسیر پیشرفت حرفه‌ای خود را به‌سمت قله‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هموار کنید!