اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی با AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی با AWS

موضوع کلی: رایانش ابری و فناوری‌های نوین اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در بسترهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AWS
• 3. معماری زیرساخت‌های ابری برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت زیرساخت با AWS IAM
• 5. استفاده از AWS CloudFormation برای خودکارسازی زیرساخت هوش مصنوعی
• 6. کار با AWS CDK جهت تعریف زیرساخت به عنوان کد
• 7. اصول ذخیره‌سازی داده‌ها در Amazon S3 برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. پیکربندی دیتابیس‌های ابری برای داده‌های ساختاریافته در یادگیری ماشین
• 9. آماده‌سازی محیط‌های توسعه در Amazon SageMaker Studio
• 10. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب صحیح نوع Instanceها
• 11. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های داده با Amazon FSx
• 12. استفاده از AWS Glue برای آماده‌سازی و پالایش داده‌ها
• 13. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس ابری با استفاده از Amazon SageMaker Feature Store
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط توزیع‌شده AWS
• 15. بهینه‌سازی توزیع بار کاری در خوشه‌های محاسباتی
• 16. استقرار مدل‌ها در محیط تولید با استفاده از Amazon SageMaker Endpoints
• 17. مدیریت مقیاس‌پذیری خودکار برای سرویس‌های استنتاج
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری زیرساخت با Amazon CloudWatch
• 19. ردیابی و تحلیل عملکرد مدل‌ها با SageMaker Model Monitor
• 20. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در بستر یادگیری ماشین AWS
• 21. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی بودجه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از AWS Step Functions برای خودکارسازی جریان‌های کاری ML
• 23. یکپارچه‌سازی خط لوله CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با AWS CodePipeline
• 24. مدیریت محیط‌های چندگانه توسعه، تست و عملیات
• 25. پیکربندی شبکه و VPC برای جداسازی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. استفاده از AWS PrivateLink برای ارتباط امن با سرویس‌های ابری
• 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و پردازنده در استنتاج مدل
• 28. استفاده از Amazon ECR برای مدیریت ایمن کانتینرهای یادگیری ماشین
• 29. اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در کانتینرها با Amazon ECS
• 30. مدیریت مدل‌ها با استفاده از Amazon SageMaker Model Registry
• 31. استفاده از AWS Lambda برای پردازش‌های رویدادمحور در هوش مصنوعی
• 32. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین بدون سرور (Serverless ML)
• 33. بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در سرویس‌های مدیریت‌شده AWS
• 34. تطبیق زیرساخت‌های ابری با الزامات حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 35. استفاده از AWS CloudTrail برای ممیزی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 36. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در پروژه‌های ML
• 37. مدیریت پیکربندی‌های محیطی با AWS Systems Manager
• 38. به‌کارگیری AWS AppConfig برای مدیریت پارامترهای مدل
• 39. استفاده از Amazon EventBridge برای مدیریت رویدادهای یادگیری ماشین
• 40. ارزیابی و گزارش‌دهی از کارایی زیرساخت‌های ابری هوش مصنوعی