فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و معماری سرویس Amazon SageMaker
• 3. پیکربندی حساب کاربری و تنظیمات امنیتی در AWS
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های کاربری با استفاده از AWS IAM
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه در SageMaker Notebook Instances
• 6. کار با محیط‌های تعاملی SageMaker Studio
• 7. آشنایی با ساختار داده‌ها در Amazon S3 برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و SageMaker Processing
• 9. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 10. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و بهینه‌شده در SageMaker
• 11. انتخاب و ارزیابی مدل‌های مناسب برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری SageMaker
• 13. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب Instanceهای مناسب
• 14. استفاده از SageMaker Training Jobs برای آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 15. تنظیم خودکار ابرپارامترها با استفاده از SageMaker Hyperparameter Tuning
• 16. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با استفاده از Amazon CloudWatch
• 17. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل در SageMaker Model Registry
• 18. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در قالب Endpointهای بلادرنگ
• 19. ارائه پیش‌بینی‌های دسته‌ای با استفاده از SageMaker Batch Transform
• 20. بهینه‌سازی هزینه و مدیریت منابع در چرخه‌حیات یادگیری ماشین
• 21. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار (MLOps)
• 22. نظارت بر کیفیت مدل و تشخیص انحراف داده‌ها با SageMaker Model Monitor
• 23. تحلیل و تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی با SageMaker Clarify
• 24. ایمن‌سازی مدل‌ها و داده‌ها در محیط ابری
• 25. استفاده از SageMaker Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده
• 26. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از SageMaker RL
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در SageMaker JumpStart
• 28. یکپارچه‌سازی SageMaker با سرویس‌های تحلیل داده AWS
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در عملیات یادگیری ماشین
• 30. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیر برای پروژه‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها