در دنیای امروز که داده‌ها پادشاهی می‌کنند، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به ستون فقرات نوآوری و پیشرفت در صنایع مختلف تبدیل شده‌اند. با رشد چشمگیر تقاضا برای متخصصان این حوزه، پلتفرم‌های ابری مانند خدمات وب آمازون (AWS) ابزارهای قدرتمندی را برای توسعه و استقرار راه‌حل‌های هوشمند فراهم آورده‌اند. دوره جامع «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین AWS در پلورال‌سایت ۲۰۲۱-۷» که به دقت طراحی شده است، پلی است برای ورود به این دنیای هیجان‌انگیز، جایی که مفاهیم پیچیده به صورت کاربردی و عملی آموزش داده می‌شوند. این دوره، به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین سرویس‌ها و بهترین روش‌های عملی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر بستر AWS آشنا شوید و توانایی پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد را کسب کنید.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی به سمت کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اکوسیستم AWS هدایت کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین از جمله یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری عمیق آشنا شوید و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها را در محیط AWS بیاموزید.
• نحوه استفاده از سرویس Amazon SageMaker را برای ساخت، آموزش، تنظیم و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ فرا بگیرید. این شامل کار با نوت‌بوک‌های SageMaker، Jobهای آموزشی، و Endpointهای استقرار مدل است.
• سرویس‌های هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده (Pre-trained AI Services) AWS مانند Amazon Rekognition برای بینایی کامپیوتر، Amazon Comprehend و Amazon Transcribe برای پردازش زبان طبیعی و Amazon Polly برای تبدیل متن به گفتار را به صورت عملی به کار بگیرید.
• روش‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های ML با استفاده از سرویس‌هایی مانند Amazon S3 و AWS Glue را درک کنید.
• نحوه نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین مستقر شده و بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های مربوط به آن‌ها را بیاموزید.
• با بهترین روش‌ها و معماری‌های مرسوم برای ساخت و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی در AWS آشنا شوید.

شرکت در دوره «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین AWS در پلورال‌سایت ۲۰۲۱-۷» مزایای قابل توجهی برای متخصصان و علاقه‌مندان به این حوزه به همراه خواهد داشت:

• آمادگی شغلی: با توجه به افزایش تقاضا برای متخصصان ML/AI، این دوره مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار یا پیشرفت در مسیر شغلی فعلی را به شما ارائه می‌دهد.
• تجربه عملی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و کار با سرویس‌های واقعی AWS، به شما اطمینان می‌دهد که پس از اتمام دوره، توانایی پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی را خواهید داشت.
• تسلط بر ابزارهای پیشرفته: با ابزارهای قدرتمند و مقیاس‌پذیر AWS آشنا می‌شوید که به شما امکان می‌دهد راه‌حل‌های پیچیده را به راحتی توسعه دهید.
• افزایش بهره‌وری: با یادگیری نحوه استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS، می‌توانید زمان توسعه را کاهش داده و بر جنبه‌های اصلی پروژه‌های خود تمرکز کنید.
• درک عمیق از اکوسیستم AWS: این دوره نه تنها ML/AI را پوشش می‌دهد، بلکه بینش عمیقی از نحوه عملکرد این سرویس‌ها در کنار سایر اجزای اکوسیستم AWS به شما می‌دهد.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با AWS: درک اولیه از سرویس‌های کلیدی AWS مانند EC2 (ماشین‌های مجازی)، S3 (فضای ذخیره‌سازی ابری) و IAM (مدیریت هویت و دسترسی).
• مفاهیم برنامه‌نویسی: آشنایی با اصول برنامه‌نویسی، به خصوص زبان پایتون (Python)، برای کار با نمونه کدها و SDKهای AWS ضروری است.
• مفاهیم پایه ریاضی و آمار: درک مقدماتی از جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و آمار برای درک بهتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مفید خواهد بود، اگرچه تمرکز اصلی دوره بر کاربرد عملی است.

این دوره به صورت ماژولار و جامع طراحی شده است تا تمام جنبه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AWS را پوشش دهد. سرفصل‌های اصلی به شرح زیر هستند:

۱. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AWS

• مروری بر مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• معرفی مزایای استفاده از AWS برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های ML.
• آشنایی با انواع سرویس‌های ML و AI در AWS (سرویس‌های مدیریت شده، سرویس‌های هوش مصنوعی آماده).

۲. جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای ML

• استفاده از Amazon S3 به عنوان Data Lake برای ذخیره‌سازی داده‌های خام.
• پردازش و تبدیل داده‌ها با AWS Glue و AWS Lake Formation.
• معرفی ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده‌ها در AWS.

۳. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker

• مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker و قابلیت‌های آن.
• کار با SageMaker Notebook Instances برای توسعه مدل.
• انتخاب الگوریتم‌های مناسب ML و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch).
• راه‌اندازی و مدیریت Training Jobs در SageMaker.
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها با SageMaker Automatic Model Tuning.

۴. استقرار و مدیریت مدل‌ها در AWS

• ایجاد SageMaker Endpoints برای استقرار مدل‌های ML.
• انجام Inference (پیش‌بینی) در زمان واقعی و batch.
• مانیتورینگ و بررسی عملکرد مدل‌های مستقر شده.
• به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها.

۵. سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (Pre-trained AI Services)

• Amazon Rekognition: تشخیص چهره، اشیاء، فعالیت‌ها و متن در تصاویر و ویدئوها.
• Amazon Comprehend: تحلیل احساسات، استخراج موجودیت‌ها و تشخیص زبان در متون.
• Amazon Transcribe: تبدیل گفتار به متن و کاربردهای آن.
• Amazon Polly: تولید گفتار طبیعی و چندزبانه از متن.
• Amazon Textract: استخراج خودکار متن و داده از اسناد با استفاده از یادگیری ماشین.
• Amazon Forecast و Amazon Personalize: ساخت سیستم‌های پیش‌بینی و توصیه‌گر هوشمند.

۶. مفاهیم پیشرفته و نکات عملی

• امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های ML/AI با AWS.
• بهینه‌سازی هزینه‌ها و مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های ML.
• اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات مربوط به آن.
• کار با AWS Step Functions برای ایجاد Workflows خودکار ML.

در طول این دوره، شما با مثال‌های عملی متعددی سر و کار خواهید داشت که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را به کاربردهای واقعی تبدیل کنید. برخی از این مثال‌ها شامل:

• ساخت یک مدل طبقه‌بندی تصویر: با استفاده از SageMaker، نحوه جمع‌آوری، پیش‌پردازش، آموزش و استقرار یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء در تصاویر را گام به گام فرا می‌گیرید.
• تحلیل احساسات مشتریان: با بهره‌گیری از Amazon Comprehend، نحوه تحلیل نظرات مشتریان و استخراج احساسات مثبت، منفی یا خنثی را خواهید آموخت. این مهارت برای بهبود خدمات مشتری و درک بازار بسیار ارزشمند است.
• سیستم توصیه‌گر شخصی‌سازی شده: با استفاده از Amazon Personalize، یک سیستم توصیه‌گر برای پیشنهاد محصولات یا محتوای مرتبط به کاربران بر اساس تاریخچه فعالیت آن‌ها پیاده‌سازی خواهید کرد.
• استخراج داده از اسناد مالی: با Amazon Textract، نحوه استخراج خودکار داده‌ها از فاکتورها یا فرم‌های مالی، و ساختارهای پیچیده اسناد را تمرین می‌کنید.

یکی از نکات کلیدی این دوره، تاکید بر رویکرد Hands-on است. به جای صرفاً تئوری‌پردازی، شما به صورت فعال با ابزارهای AWS کار کرده و پروژه‌های کوچک و بزرگی را پیاده‌سازی خواهید کرد که این امر به تثبیت دانش و مهارت شما کمک شایانی می‌کند. همچنین، دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از قدرت AWS برای ساخت راه‌حل‌های ML/AI که هم قدرتمند باشند و هم از نظر هزینه بهینه، استفاده کرد.

دوره «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین AWS در پلورال‌سایت ۲۰۲۱-۷» یک مسیر آموزشی جامع و کاربردی برای هر کسی است که می‌خواهد در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر بستر AWS تخصص کسب کند. این دوره با پوشش دادن طیف وسیعی از سرویس‌ها و مفاهیم، و تمرکز بر مثال‌های عملی، شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوشمند آماده می‌سازد. با تکمیل این دوره، شما نه تنها دانش تئوریک لازم را کسب می‌کنید، بلکه مهارت‌های عملی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص کارآمد ML/AI در اکوسیستم AWS را نیز به دست خواهید آورد.