اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از SageMaker JumpStart برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری امن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از SageMaker JumpStart برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری امن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین ابری و خدمات هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker و اکوسیستم یادگیری ماشین
• 2. معرفی جامع SageMaker JumpStart و قابلیت‌های آن
• 3. امنیت در محیط‌های ابری و استانداردهای حفاظت از داده‌ها در ایران
• 4. راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با SageMaker
• 5. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در JumpStart
• 6. بررسی انواع معماری‌های مدل‌های یادگیری ماشین در کتابخانه JumpStart
• 7. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پردازشی و کاربردی
• 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 9. استفاده از Jupyter Notebooks در SageMaker
• 10. بارگذاری و پیکربندی مدل‌های متن‌باز در JumpStart
• 11. تنظیم پارامترهای مدل و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 12. آموزش مدل بر روی داده‌های اختصاصی (Fine-tuning)
• 13. مدیریت منابع محاسباتی و کنترل هزینه‌ها در SageMaker
• 14. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
• 15. به‌کارگیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی با ابزارهای JumpStart
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای تحلیل تصاویر
• 17. ارزیابی عملکرد مدل و شاخص‌های دقت و صحت
• 18. روش‌های استقرار مدل (Deployment) در محیط‌های عملیاتی
• 19. مدیریت نقاط پایانی (Endpoints) برای سرویس‌دهی مدل
• 20. نظارت بر عملکرد مدل در محیط تولید (Monitoring)
• 21. به‌روزرسانی و مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های ابری با برنامه‌های کاربردی
• 23. رعایت حریم خصوصی و اخلاق در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 24. امنیت شبکه و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری سازمانی
• 25. مدیریت نسخه‌های مدل و ثبت آزمایش‌ها
• 26. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی فرآیندها
• 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در توسعه مدل‌های ابری
• 28. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 29. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوشمند با استفاده از JumpStart