اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوشمند در پلتفرم‌های ابری (AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوشمند در پلتفرم‌های ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: رایانش ابری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های پایه هوش مصنوعی در پلتفرم ابری
• 3. اصول طراحی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین
• 4. مدیریت هویت و دسترسی در محیط‌های ابری با AWS IAM
• 5. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 6. کاربرد سرویس S3 در مدیریت مجموعه‌داده‌های یادگیری ماشین
• 7. شبکه‌سازی ابری و پیکربندی VPC برای محیط‌های پردازشی
• 8. پیاده‌سازی نمونه‌های پردازشی EC2 برای آموزش مدل‌ها
• 9. استفاده از کانتینرها و سرویس ECR در پروژه‌های هوشمند
• 10. مدیریت ارکستراسی کانتینرها با سرویس ECS
• 11. معرفی محیط توسعه یکپارچه Amazon SageMaker
• 12. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری
• 13. پیکربندی محیط‌های نوت‌بوک برای آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 14. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای مدل‌سازی
• 15. مدیریت زیرساخت‌های کدنویسی شده با AWS CloudFormation
• 16. خودکارسازی استقرار زیرساخت با استفاده از AWS CDK
• 17. بهینه‌سازی منابع پردازشی برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 18. نظارت و پایش زیرساخت‌های ابری با Amazon CloudWatch
• 19. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی سرویس‌های یادگیری ماشین
• 20. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با AWS Glue
• 21. مدیریت جریان‌های کاری یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 22. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در محیط‌های ابری
• 24. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب با SageMaker Endpoints
• 25. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط عملیاتی
• 26. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل‌ها
• 27. استفاده از پایگاه‌های داده مدیریت‌شده برای ذخیره متادیتای مدل‌ها
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند با سرویس‌های API Gateway
• 29. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 30. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها با ابزارهای ابری
• 31. به‌کارگیری یادگیری ماشین در پردازش جریان داده‌های لحظه‌ای
• 32. استفاده از سرویس‌های تحلیل داده‌های حجیم در کنار هوش مصنوعی
• 33. ملاحظات اخلاقی و انطباق با استانداردهای بومی در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 34. تست و ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های ایزوله ابری
• 35. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند در سازمان‌ها
• 36. مستندسازی زیرساخت‌های هوشمند و نگهداری سیستم‌ها