دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon SageMaker) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط یکپارچه آمازون سیج‌میکر
• 3. مدیریت دسترسی و امنیت در فضای ابری با IAM
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه در نوت‌بوک‌های سیج‌میکر
• 5. معماری داده‌ها و ذخیره‌سازی در سرویس S3
• 6. پیش‌پردازش داده‌های کلان با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها در محیط ابری
• 8. استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر برای یادگیری نظارت‌شده
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در بستر ابری
• 10. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی‌کننده
• 11. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 12. آموزش مدل‌ها با استفاده از کانتینرهای داکر
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 14. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های EC2
• 15. استفاده از پایپ‌لاین‌های پردازشی برای اتوماسیون جریان کار
• 16. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در مقیاس بزرگ
• 17. مانیتورینگ و ثبت وقایع آموزشی با استفاده از CloudWatch
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب (Endpoint)
• 20. مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های مستقر شده
• 21. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 22. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه Hugging Face
• 23. یکپارچه‌سازی سیج‌میکر با سرویس‌های تحلیل داده آمازون
• 24. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در فضای ابری
• 25. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیند آموزش مدل
• 26. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری و بهینه‌سازی بودجه
• 27. کار با ویژگی‌های سیج‌میکر استودیو برای مدیریت پروژه‌ها
• 28. خطایابی و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 29. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل خروجی مدل
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر با استفاده از یادگیری ماشین ابری
• 31. پردازش زبان طبیعی با ابزارهای ابری
• 32. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
• 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌های اقتصادی
• 34. مدیریت مدل‌ها با استفاده از Model Registry
• 35. خودکارسازی چرخه حیات یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 37. تطبیق خروجی مدل با استانداردهای کیفی و فنی
• 38. پشتیبانی از مدل‌های یادگیری عمیق با فریم‌ورک‌های استاندارد
• 39. استفاده از مدل‌های متن‌باز در محیط‌های ایزوله ابری
• 40. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین در فضای ابری