دوره «پیاده‌سازی خط‌لوله یادگیری ماشین در AWS برای تشخیص اشیاء» به شما کمک می‌کند تا گام‌به‌گام مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق را در محیط AWS پیاده‌سازی کنید. این دوره برای توسعه‌دهندگان، مهندسین داده و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی طراحی شده و شما را با چگونگی آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء و استقرار سازگار یک خط‌لوله خودکار آشنا می‌سازد.

مزیت اصلی این دوره، ترکیب مباحث نظری با تمرین‌های عملی است تا شما بتوانید بلافاصله پس از پایان هر فصل، نمونه‌های کاربردی را اجرا و نتایج را تحلیل کنید.

• مبانی ساختار و مانندسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین در AWS SageMaker.
• گردآوری و پیش‌پردازش داده‌های تصویری با استفاده از AWS S3 و AWS Lambda.
• طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌های YOLOv5 و Faster R-CNN برای تشخیص اشیاء.
• تنظیمات بهینه‌سازی هایپرپارامترها و استفاده از قابلیت AutoML در SageMaker.
• استقرار مدل در محیط تولید (Production) با AWS Elastic Inference و API Gateway.
• نظارت بر عملکرد مدل‌ها با Amazon CloudWatch و به‌روزرسانی مستمر خط‌لوله.

با یادگیری این دوره قادر خواهید بود انواع پروژه‌های تشخیص اشیاء را در صنایع گوناگون اجرا کنید. برخی از کاربردهای عملی عبارت‌اند از:

• نظارت و کنترل کیفیت محصولات در خط تولید کارخانه‌ها.
• سیستم‌های هوشمند مدیریت پارکینگ و شمارش تعداد خودروها.
• تشخیص اشیاء در رانندگی خودکار (Autonomous Driving).
• نظارت هوشمند در مزارع کشاورزی برای تشخیص آفات و وضعیت محصولات.

علاوه بر این، یادگیری نحوه استفاده از سرویس‌های AWS به شما کمک می‌کند تا بتوانید پروژه‌های خود را در مقیاس بالا و با امنیت و هزینه بهینه پیاده‌سازی کنید.

• آشنایی پایه با برنامه‌نویسی پایتون.
• درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.
• آشنایی مقدماتی با سرویس‌های ابری و AWS Console.
• نصب و اجرای کتابخانه‌های مانند boto3 و scikit-learn روی محیط محلی یا EC2.

اگر با یکی از این موارد آشنا نیستید، پیشنهاد می‌شود ابتدا منابع معتبر رایگان برای آشنایی سطح پایه را مطالعه کنید و سپس این دوره را آغاز نمایید.

• بخش اول: آشنایی با AWS SageMaker و ایجاد محیط توسعه.
• بخش دوم: جمع‌آوری، برچسب‌گذاری و آماده‌سازی داده‌های تصویری.
• بخش سوم: آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء و ارزیابی دقت آن‌ها.
• بخش چهارم: بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Hyperparameter Tuning Job.
• بخش پنجم: استقرار مدل در API با استفاده از AWS Lambda و API Gateway.
• بخش ششم: نظارت، لاگ‌برداری و به‌روزرسانی مداوم خط‌لوله.
• پروژه پایانی: پیاده‌سازی کامل یک خط‌لوله برای تشخیص و شمارش اشیاء در یک ویدیوی ضبط‌شده.

در هر فصل، دستورالعمل‌های گام‌به‌گام ارائه شده تا بدون وارد کردن خطاهای رایج در محیط AWS پیش روید. به عنوان مثال:

• ساخت S3 Bucket: ایجاد و پیکربندی دسترسی برای بارگذاری تصاویر آموزش.
• نوشتن تابع Lambda برای تبدیل تصاویر خام به فرمت TFRecord.
• راه‌اندازی Job آموزش در SageMaker با تعریف کانتینر دلخواه Python.
• استفاده از Amazon CloudWatch برای ترسیم نمودارهای دقت و Loss در طول آموزش.

در پایان پروژه نهایی، یک داشبورد ساده در Streamlit پیاده‌سازی می‌کنیم تا مدل آموزش‌دیده را روی تصاویر جدید تست نماییم.

• خودکارسازی کامل خط‌لوله از جمع‌آوری داده تا استقرار مدل در چند دقیقه.
• بهینه‌سازی هزینه با انتخاب مناسب انواع Instance و قابلیت Elastic Inference.
• افزایش دقت با به‌کارگیری تکنیک‌های Data Augmentation در Sagemaker Processing.
• مانیتورینگ بلادرنگ با استفاده از Amazon CloudWatch Metrics و Logs Insights.
• قابلیت گسترش (Scalability) بالا و مدیریت خودکار منابع ابری.

این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای تبدیل شدن به یک متخصص نوآور در حوزه تشخیص اشیاء و پیاده‌سازی خطوط تولید هوشمند بر پایه AWS فراهم می‌کند.