دوره آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی)

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 یادگیری ماشین در AWS
• 2. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. انتخاب زیرساخت مناسب و انواع نمونه‌های محاسباتی در AWS
• 4. مدیریت داده‌ها و امنیت در سرویس Amazon S3
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 6. کاوش و تحلیل داده‌ها با Amazon SageMaker Data Wrangler
• 7. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های آماده‌سازی داده با Amazon SageMaker Pipelines
• 8. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کتابخانه داخلی AWS
• 9. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
• 10. به‌کارگیری یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch در AWS
• 12. مدیریت و پیکربندی محیط‌های توسعه در Amazon SageMaker Studio
• 13. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین برای تسریع در پردازش
• 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Amazon SageMaker Automatic Model Tuning
• 15. مانیتورینگ و ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Experiments
• 16. استفاده از سرویس Amazon SageMaker Debugger برای تحلیل وضعیت آموزش مدل
• 17. مدیریت منابع و کنترل هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 18. انتقال مدل‌های آموزش‌دیده به محیط‌های عملیاتی
• 19. استقرار مدل‌ها با استفاده از Amazon SageMaker Endpoints
• 20. پیاده‌سازی استنتاج در مقیاس بالا با سرویس‌های ابری
• 21. مانیتورینگ کیفیت مدل و شناسایی انحراف داده‌ها با Amazon SageMaker Model Monitor
• 22. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین با AWS IAM
• 23. استفاده از Docker و Containerها در بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با Amazon SageMaker Model Registry
• 25. اتوماسیون عملیات یادگیری ماشین (MLOps) با AWS
• 26. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 27. یکپارچه‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) در پروژه‌ها
• 28. تحلیل و گزارش‌گیری از عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در محیط‌های رایانش ابری
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای مسئولیت‌پذیر در توسعه مدل‌ها