کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های AWS
• 2. معرفی یادگیری ماشین در اکوسیستم ابری آمازون
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در فضای ابری
• 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 5. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب داده‌های بهینه
• 6. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Amazon S3
• 7. تحلیل داده‌های ساختاریافته با Amazon Athena
• 8. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
• 9. مدیریت محیط‌های توسعه در SageMaker Notebooks
• 10. تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی با ابزارهای ابری
• 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 12. پیاده‌سازی رگرسیون خطی و لجستیک در محیط AWS
• 13. آموزش مدل‌های دسته‌بندی و طبقه‌بندی داده‌ها
• 14. کاربرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی در یادگیری بدون نظارت
• 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 16. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای سنجش دقت
• 18. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 19. مدیریت نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
• 20. نظارت بر عملکرد مدل‌ها با Amazon CloudWatch
• 21. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین
• 22. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های AWS ML
• 23. مدیریت هویت و دسترسی با AWS IAM
• 24. رمزنگاری داده‌ها در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 25. ایمنی و انطباق در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های داده‌کاوی
• 28. کار با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services)
• 29. شناسایی تصویر و ویدئو با Amazon Rekognition
• 30. پردازش متن و تحلیل احساسات با Amazon Comprehend
• 31. سرویس‌های تبدیل متن به گفتار و برعکس
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در یادگیری ماشین
• 33. استفاده از نمونه‌های قابل پیش‌خرید (Spot Instances) برای کاهش هزینه
• 34. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و مدل‌ها
• 35. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های ابری
• 36. اصول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 37. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده NoSQL در AWS
• 38. استفاده از Amazon Redshift برای تحلیل‌های کلان
• 39. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 40. استفاده از چارچوب‌های استاندارد در AWS
• 41. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج مدل
• 42. آمادگی برای آزمون تخصصی مهندسی یادگیری ماشین AWS
• 43. مرور الگوهای طراحی معماری یادگیری ماشین
• 44. تحلیل سناریوهای کاربردی در آزمون‌های بین‌المللی
• 45. راهکارهای ابری برای حل مسائل کسب‌وکار در چارچوب قوانین کشور
• 46. پروژه نهایی: طراحی یک خط لوله کامل یادگیری ماشین در AWS