اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. شاخص‌های کلیدی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 3. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و نرخ خطا
• 4. کاربرد منحنی‌های ROC و AUC در سنجش دقت مدل
• 5. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از خطای میانگین مربعات
• 6. شناسایی و تحلیل بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر سرویس Amazon SageMaker برای ارزیابی مدل
• 8. استفاده از SageMaker Model Monitor برای نظارت مستمر
• 9. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در محیط ابری
• 10. تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر بهبود دقت مدل
• 11. انتخاب ویژگی‌های بهینه برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 12. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از SageMaker Automatic Model Tuning
• 13. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها با بهره‌گیری از SageMaker Clarify
• 14. شناسایی سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای اصلاحی
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری
• 16. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 17. بررسی مقیاس‌پذیری مدل در زمان استنتاج
• 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت پردازش
• 19. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در فضای AWS
• 20. تحلیل عملکرد مدل‌های بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش مدل
• 22. استفاده از آزمایش‌های SageMaker Experiments برای مقایسه مدل‌ها
• 23. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های محدود
• 24. مانیتورینگ کیفیت داده‌های ورودی و شناسایی انحراف داده
• 25. بررسی تأثیر نویز در داده‌ها بر خروجی مدل
• 26. استفاده از Amazon CloudWatch برای تحلیل لاگ‌های مدل
• 27. ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای داده‌های نامتوازن
• 28. به‌کارگیری تکنیک‌های نمونه‌برداری برای بهبود دقت مدل
• 29. تحلیل هزینه و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
• 30. راهکارهای پیاده‌سازی یادگیری ماشین مسئولانه و اخلاقی در فضای ابری
• 31. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌دهی عملکرد مدل
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های مستقر شده
• 33. شبیه‌سازی محیط عملیاتی برای تست نهایی مدل
• 34. بهینه‌سازی تأخیر در سرویس‌های استنتاج ابری
• 35. پایش امنیت و پایداری مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه