اکسپرس 24
کتاب جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون (AWS ML)

کتاب جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون (AWS ML)

تگ‌ها: بهینه‌سازی مدل‌های ML بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند پردازش ابری رایانش ابری AWS مدل‌سازی داده مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی هوش مصنوعی در AWS یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون (AWS ML)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS Machine Learning Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری آمازون
  • 2. آشنایی با سرویس آمازون سِیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها
  • 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های حجیم در فضای ابری
  • 4. استفاده از ابزارهای پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در آمازون سِیج‌میکر
  • 5. انتخاب الگوریتم‌های بهینه برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 6. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از نمونه‌های محاسباتی مقیاس‌پذیر
  • 7. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل در فضای ابری
  • 8. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد علمی
  • 9. پیاده‌سازی تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 10. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده برای ذخیره‌سازی امن و کارآمد
  • 11. مستندسازی و کنترل نسخه مدل‌ها در پلتفرم آمازون
  • 12. مانیتورینگ و پایش مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
  • 13. شناسایی و تحلیل انحراف داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
  • 15. مقیاس‌پذیری خودکار در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. ایمن‌سازی مدل‌ها و داده‌ها مطابق با استانداردهای حریم خصوصی
  • 17. پیاده‌سازی احراز هویت و کنترل دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین
  • 18. استقرار مدل‌ها به صورت سرویس‌های وب با مقیاس‌پذیری بالا
  • 19. استفاده از خط‌لوله‌های خودکار برای آموزش و استقرار مداوم مدل‌ها
  • 20. استفاده از ابزارهای تحلیل خطا برای بهبود مستمر مدل
  • 21. بررسی عملکرد مدل در سناریوهای واقعی و کاربردهای صنعتی
  • 22. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در بستر زیرساخت‌های ابری
  • 23. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها از آزمایش تا عملیات
  • 24. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای کدنویسی مدل‌های ابری
  • 25. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج مدل در محیط تولید
  • 26. بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • 27. استفاده از الگوهای طراحی استاندارد در معماری یادگیری ماشین
  • 28. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با پایگاه‌های داده ابری
  • 29. مدیریت مدل‌های بزرگ و تحلیل نیازمندی‌های سخت‌افزاری
  • 30. بهینه‌سازی ورودی و خروجی داده‌ها در پردازش‌های ابری
  • 31. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 32. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در پروژه‌های بهینه‌سازی ابری
  • 33. استفاده از سرویس‌های تحلیل متن و تصویر در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 34. بررسی اخلاق در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی با تأکید بر عدالت الگوریتمی
  • 35. ارائه نتایج مدل‌ها با استفاده از داشبوردهای مدیریتی
  • 36. اصول نگهداری و بروزرسانی مدل‌های مستقر در محیط ابری
  • 37. به‌کارگیری استراتژی‌های تست مدل پیش از استقرار نهایی
  • 38. تحلیل کارایی مدل‌های توزیع‌شده در مقیاس بزرگ
  • 39. بهبود تجربه کاربری با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 40. نتیجه‌گیری و مسیر پیشرفت در مهندسی یادگیری ماشین ابری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.