دوره راهکارهای هوشمند و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (با محوریت سرویس‌های AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (با محوریت سرویس‌های AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با اکوسیستم سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
• 3. معماری پلتفرم‌های ابری برای پردازش داده‌های حجیم
• 4. مقدمه‌ای بر سرویس آمازون سیج‌میکر و قابلیت‌های آن
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و مدیریت دسترسی‌ها در AWS
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 7. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در S3 و پایگاه‌های داده ابری
• 8. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از سرویس‌های ابری
• 9. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کتابخانه سیج‌میکر
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت شده در بستر ابری
• 11. استفاده از نمونه‌های از پیش آموزش‌دیده برای تحلیل متن و تصویر
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها به صورت خودکار در فضای ابری
• 13. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین بر روی کلاسترها
• 14. مدیریت و نظارت بر چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس‌های وب
• 16. استفاده از اندپوینت‌های مقیاس‌پذیر برای استنتاج بلادرنگ
• 17. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها و تشخیص انحراف داده‌ها
• 18. امنیت در یادگیری ماشین ابری و حفاظت از داده‌های حساس
• 19. رعایت اصول حریم خصوصی و انطباق با مقررات داده‌ها
• 20. استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت و دسترسی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با اپلیکیشن‌های تحت وب
• 23. پیاده‌سازی خط لوله‌های خودکار یادگیری ماشین (MLOps)
• 24. استفاده از کانتینرها در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از سرویس‌های تحلیل ابری
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل پیش‌بینانه کسب‌وکارهای داخلی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند بر بستر ابری
• 28. استفاده از سرویس‌های تشخیص گفتار و متن در محیط ابری
• 29. تست و ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 30. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 31. مدیریت نسخه‌های مدل و آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 32. آشنایی با زیرساخت‌های سخت‌افزاری ابری برای شتاب‌دهی پردازش
• 33. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای ابری
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 35. ملاحظات اخلاقی و فنی در طراحی سامانه‌های هوشمند
• 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج مدل‌ها
• 37. توسعه سامانه‌های هوشمند با رعایت استانداردهای ملی