اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی پلتفرم آمازون سِیج‌میکر و جایگاه آن در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 2. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط ابری با استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه در سِیج‌میکر استودیو
• 4. کار با نوت‌بوک‌های ژوپیتر در فضای ابری
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 6. انتقال و ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی در محیط سِیج‌میکر
• 8. مفهوم الگوریتم‌های داخلی سِیج‌میکر و کاربرد آن‌ها
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌فرض
• 10. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از قابلیت تنظیم خودکار
• 11. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها برای افزایش سرعت و مقیاس‌پذیری
• 12. استفاده از کانتینرهای داکر برای اجرای کدهای سفارشی در محیط ابری
• 13. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها
• 14. ارزیابی دقیق عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس معیارهای علمی
• 15. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب با مقیاس‌پذیری بالا
• 16. ایجاد نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
• 17. مدیریت استنتاج‌های دسته‌ای برای پردازش داده‌های حجیم
• 18. مانیتورینگ و پایش مدل‌های مستقر شده در محیط عملیاتی
• 19. تشخیص انحراف در داده‌ها و عملکرد مدل پس از استقرار
• 20. مدیریت هزینه‌های پردازشی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 21. خودکارسازی خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از سِیج‌میکر پایپ‌لاینز
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سایر سرویس‌های تحلیلی ابری
• 23. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 24. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در محیط‌های ابری
• 26. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون در سرویس‌های ابری
• 27. مدیریت چرخه‌ حیات داده‌ها و مدل‌ها مطابق با استانداردهای حاکمیتی
• 28. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در بستر سِیج‌میکر
• 29. کار با مدل‌های زبانی بزرگ و شخصی‌سازی آن‌ها
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول شفافیت و عدالت در مدل‌ها
• 31. ارائه راهکارهای نهایی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند سازمانی