اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع انتخاب و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در زیرساخت‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع انتخاب و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری (Cloud-based Machine Learning Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آمازون AWS
• 3. ارزیابی نیازمندی‌های کسب‌وکار برای انتخاب مدل یادگیری ماشین
• 4. تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در فضای ابری
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی داده‌های آموزشی با استفاده از AWS Glue
• 6. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 7. بررسی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و کاربردهای عملی آن
• 8. کاربرد یادگیری ماشین بدون نظارت در تحلیل خوشه‌ای داده‌ها
• 9. استفاده از سرویس Amazon SageMaker برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 10. انتخاب بین الگوریتم‌های خطی و غیرخطی برای داده‌های پیچیده
• 11. انتخاب مدل‌های مناسب برای پردازش زبان طبیعی NLP
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
• 13. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت، فراخوانی و F1-Score
• 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای افزایش سرعت آموزش مدل
• 15. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. انتخاب مدل‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تصمیم‌گیر
• 17. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 18. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و انتخاب نمونه‌های محاسباتی مناسب
• 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های ابری چندگانه
• 20. استفاده از Amazon SageMaker Clarify برای شناسایی سوگیری در مدل
• 21. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
• 22. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی با استفاده از Endpointها
• 23. مانیتورینگ و پایش مدل‌های مستقر شده برای جلوگیری از افت دقت
• 24. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل و بازآموزی مداوم در ابر
• 25. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 26. مدیریت هزینه‌های محاسباتی در انتخاب و اجرای مدل‌های هوشمند
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته AWS برای تسریع در توسعه پروژه‌ها
• 28. انتخاب و تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 29. تجزیه و تحلیل خطا و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در تولید
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده AWS
• 31. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای تحلیل سری‌های زمانی در مقیاس بزرگ
• 32. استفاده از تکنیک‌های یادگیری مجموعه‌ای برای بهبود پایداری مدل
• 33. انتخاب معماری مناسب برای استقرار مدل‌های سبک در لبه شبکه
• 34. اصول مقیاس‌پذیری خودکار برای سرویس‌های استنتاج هوشمند
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل برای ذینفعان فنی و مدیریتی