در دنیای پرشتاب امروز، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در حال متحول کردن صنایع مختلف هستند. در میان شاخه‌های متعدد این حوزه، تشخیص اشیاء (Object Detection) به دلیل کاربردهای وسیع و عملی خود، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. از خودروهای خودران و سیستم‌های نظارتی هوشمند گرفته تا تحلیل تصاویر پزشکی و مدیریت موجودی فروشگاه‌ها، تشخیص اشیاء قلب بسیاری از نوآوری‌ها را تشکیل می‌دهد.

آمازون وب سرویسز (AWS) به عنوان پیشرو در ارائه خدمات ابری، پلتفرمی قدرتمند برای توسعه و استقرار راهکارهای یادگیری ماشین فراهم کرده است. این دوره جامع، شما را با صفر تا صد ساخت یک خط لوله کامل یادگیری ماشین برای تشخیص اشیاء در محیط AWS آشنا می‌سازد. از آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا آموزش مدل، ارزیابی، و استقرار نهایی، هر مرحله به صورت عملی و گام به گام آموزش داده خواهد شد.

توجه فرمایید: این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی عرضه می‌شود و امکان دانلود آن وجود ندارد. این ویژگی به شما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت، در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید و به راحتی فرایند یادگیری خود را دنبال کنید.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی یک سیستم تشخیص اشیاء در AWS رهنمون شود. مهارت‌هایی که کسب خواهید کرد عبارتند از:

• مفاهیم بنیادی تشخیص اشیاء: درک معماری مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیاء مانند Faster R-CNN، SSD، و YOLO.
• آماده‌سازی داده‌ها در AWS S3: آشنایی با بهترین روش‌ها برای ذخیره‌سازی، سازماندهی، و مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ تصاویر در فضای ابری AWS S3.
• برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها با SageMaker Ground Truth: آموزش نحوه استفاده از سرویس Ground Truth برای برچسب‌گذاری دقیق و مقیاس‌پذیر تصاویر به منظور آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء.
• آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها در AWS SageMaker: یادگیری چگونگی استفاده از SageMaker برای آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از الگوریتم‌های داخلی AWS و فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch.
• ارزیابی و اعتبارسنجی عملکرد مدل: درک معیارهای ارزیابی مهم مانند Mean Average Precision (mAP) و Intersection over Union (IoU) و نحوه استفاده از آن‌ها برای سنجش کیفیت مدل.
• استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء: نحوه ایجاد Endpoints قابل مقیاس‌بندی در SageMaker برای انجام پیش‌بینی‌های بلادرنگ و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل.
• ساخت خط لوله End-to-End: ادغام سرویس‌های مختلف AWS مانند AWS Lambda و API Gateway برای ساخت یک خط لوله کاملاً خودکار و عملیاتی از دریافت تصویر تا بازگرداندن نتایج تشخیص.
• مقدمه‌ای بر MLOps در AWS: درک اصول پایش، نگهداری، و بازآموزی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به ارمغان خواهد آورد که شامل موارد زیر است:

• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: این دوره بر یادگیری عملی و پروژه‌محور تمرکز دارد و شما را قادر می‌سازد تا دانش تئوری خود را مستقیماً در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.
• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر ساخت خط لوله‌های یادگیری ماشین در AWS، به یکی از متخصصان مورد نیاز در بازار کار پررونق هوش مصنوعی و فضای ابری تبدیل خواهید شد.
• آشنایی با بهترین شیوه‌های MLOps: فراتر از صرفاً ساخت مدل، شما اصول عملیاتی کردن، پایش و نگهداری مدل‌ها را در مقیاس ابری فرا خواهید گرفت.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: با یادگیری نحوه استفاده بهینه از سرویس‌های AWS، می‌توانید پروژه‌های خود را با کارایی بیشتر و هزینه‌های کمتر پیش ببرید.
• دسترسی آفلاین و دائمی: با دریافت دوره بر روی فلش مموری، شما یک منبع آموزشی با ارزش را همیشه در اختیار دارید، بدون نیاز به اینترنت و بدون محدودیت زمانی.
• یادگیری از متخصصین: محتوای دوره توسط متخصصین مجرب در حوزه یادگیری ماشین و AWS طراحی و ارائه شده است.

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

• آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین: درک کلی از الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و شبکه‌های عصبی.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون: توانایی نوشتن کدهای پایتون و آشنایی با کتابخانه‌های محبوب تحلیل داده مانند NumPy و Pandas.
• آشنایی مقدماتی با AWS: درک کلی از سرویس‌های اصلی AWS (مانند EC2, S3) هرچند اجباری نیست اما مفید خواهد بود.
• اشتیاق به یادگیری: تمایل به کار با تکنولوژی‌های جدید و حل مسائل پیچیده.

حتی اگر با تمامی پیش‌نیازها کاملاً آشنا نیستید، این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که با توضیحات کافی شما را همراهی کند؛ اما داشتن این پیش‌زمینه‌ها روند یادگیری شما را تسهیل خواهد بخشید.

• بخش ۱: مقدمه و مبانی تشخیص اشیاء و یادگیری ماشین در AWS
  • معرفی عمیق تشخیص اشیاء، تاریخچه و کاربردها.
  • مروری بر اکوسیستم یادگیری ماشین AWS: SageMaker و سایر سرویس‌های مرتبط.
  • چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین و مفهوم خط لوله (Pipeline).
• بخش ۲: آماده‌سازی و مدیریت داده‌ها در AWS S3
  • ایجاد و پیکربندی Buckets در S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های تصویر.
  • مدیریت داده‌ها، آپلود، دانلود و ساختاربندی داده‌های ورودی.
  • معرفی فرمت‌های رایج داده برای تشخیص اشیاء (COCO, PASCAL VOC).
• بخش ۳: برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها با Amazon SageMaker Ground Truth
  • ایجاد پروژه‌های برچسب‌گذاری برای Bounding Boxes.
  • تنظیم وظایف برچسب‌گذاری انسانی و استفاده از Active Learning.
  • خروجی گرفتن و فرمت‌بندی داده‌های برچسب‌گذاری شده برای SageMaker.
• بخش ۴: آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء در AWS SageMaker
  • انتخاب الگوریتم مناسب: بررسی الگوریتم‌های داخلی SageMaker (مانند Object Detection) و فریم‌ورک‌ها (TensorFlow, PyTorch).
  • پیکربندی Jobهای آموزشی، تنظیم هایپرپارامترها.
  • پایش فرایند آموزش و تحلیل لاگ‌ها.
  • بهینه‌سازی عملکرد مدل در طول آموزش.
• بخش ۵: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل تشخیص اشیاء
  • مقدمه‌ای بر معیارهای ارزیابی در تشخیص اشیاء: Precision, Recall, F1-Score, IoU, mAP.
  • تفسیر نتایج ارزیابی و شناسایی نقاط ضعف مدل.
  • تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل و انتخاب بهترین مدل.
• بخش ۶: استقرار مدل (Model Deployment) برای پیش‌بینی بلادرنگ
  • ایجاد Endpoints در SageMaker برای سرویس‌دهی به مدل.
  • مدیریت ترافیک و A/B Testing مدل‌ها.
  • پیکربندی auto-scaling برای Endpoints.
• بخش ۷: ساخت خط لوله کامل End-to-End با سرویس‌های AWS
  • معرفی AWS Lambda برای کد بدون سرور (Serverless).
  • استفاده از API Gateway برای ایجاد APIهای RESTful.
  • هماهنگ‌سازی جریان کار با AWS Step Functions برای Orchestration.
  • مثال عملی: ساخت یک خط لوله که با آپلود یک تصویر، تشخیص اشیاء را انجام داده و نتایج را بازگرداند.
• بخش ۸: پایش و نگهداری مدل (MLOps) در محیط عملیاتی
  • پایش عملکرد مدل و Data Drift.
  • استراتژی‌های بازآموزی مدل و به روزرسانی خط لوله.
  • مدیریت نسخه‌ها و Rollback.
• بخش ۹: مثال‌های پیشرفته و کاربردی
  • کار با مجموعه‌های داده بسیار بزرگ و تکنیک‌های توزیع شده.
  • نکات و ترفندها برای بهینه‌سازی هزینه و عملکرد در AWS.
  • بررسی مطالعات موردی از صنایع مختلف (کشاورزی، صنعت، امنیت).

در طول این دوره، شما با استفاده از مجموعه‌های داده واقعی یا شبیه‌سازی شده، پروژه‌های عملی را پیاده‌سازی خواهید کرد. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم را به صورت ملموس درک کنید. برخی از مثال‌هایی که ممکن است در طول دوره به آن‌ها پرداخته شود عبارتند از:

• سیستم نظارت بر ترافیک: تشخیص و شمارش خودروها، دوچرخه‌ها و عابران پیاده در تصاویر ویدئویی.
• کنترل کیفیت در خط تولید: تشخیص نقص‌های محصول در تصاویر صنعتی.
• تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: شناسایی ساختمان‌ها، جاده‌ها یا پوشش گیاهی.
• سیستم‌های هوشمند خرده‌فروشی: تشخیص محصولات روی قفسه‌ها برای مدیریت موجودی.

هر پروژه با گام‌های مشخصی همراه است که شامل: آماده‌سازی داده‌ها، برچسب‌گذاری، آموزش مدل، ارزیابی و استقرار نهایی بر روی AWS می‌شود. این رویکرد عملی، تضمین می‌کند که شما پس از اتمام دوره قادر به ساخت و مدیریت پروژه‌های خود خواهید بود.

دوره “ساخت خط لوله یادگیری ماشین AWS برای تشخیص اشیاء” یک فرصت بی‌نظیر برای هر فرد علاقه‌مند به هوش مصنوعی و فضای ابری است تا مهارت‌های خود را به سطح بالاتری ارتقا دهد. با تمرکز بر کاربردهای عملی و بهترین شیوه‌های صنعت، شما آماده خواهید شد تا پروژه‌های پیچیده تشخیص اشیاء را در مقیاس ابری پیاده‌سازی و مدیریت کنید.

تسلط بر این مهارت‌ها نه تنها دانش فنی شما را عمیق‌تر می‌کند بلکه به شما کمک می‌کند تا در بازار کار رقابتی امروز، جایگاه برجسته‌تری پیدا کنید. با استفاده از قدرت AWS، شما قادر خواهید بود ایده‌های نوآورانه خود را به واقعیت تبدیل کنید.

فراموش نکنید که این دوره به صورت فیزیکی و بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی عرضه می‌شود و از طریق دانلود در دسترس نیست. این روش تحویل، اطمینان از دسترسی همیشگی و بدون دردسر به محتوای آموزشی را برای شما فراهم می‌آورد. این سرمایه‌گذاری در دانش شما، مسیری روشن به سوی آینده‌ای پر از فرصت در حوزه هوش مصنوعی و فضای ابری خواهد بود.