اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با سرویس‌های آمازون وب‌سرویس برای یادگیری ماشین
• 3. مدیریت هویت و دسترسی در AWS برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها در فضای ابری
• 5. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها با Amazon S3
• 6. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم با Amazon Athena
• 7. استفاده از AWS Glue برای فرآیندهای استخراج و تبدیل داده
• 8. مبانی یادگیری ماشین و مفاهیم آماری پایه
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در Amazon SageMaker
• 10. انتخاب ویژگی و مهندسی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 11. آموزش مدل‌های رگرسیون در محیط SageMaker
• 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و ارزیابی عملکرد مدل
• 13. کار با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده در AWS
• 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 15. استفاده از معماری‌های یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری
• 16. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
• 17. آموزش مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 18. مدیریت و نسخه‌بندی داده‌ها با SageMaker Feature Store
• 19. نظارت بر آموزش مدل با استفاده از Amazon SageMaker Experiments
• 20. اجرای آموزش‌های توزیع‌شده در مقیاس بزرگ
• 21. استفاده از کانتینرها در گردش کارهای یادگیری ماشین
• 22. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 23. مدیریت نقاط پایانی برای استنتاج مدل
• 24. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج
• 25. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با SageMaker Model Monitor
• 26. تحلیل انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
• 27. امنیت در خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 28. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
• 29. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع یادگیری ماشین
• 30. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 31. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی آماده در AWS
• 33. کاربرد پردازش زبان طبیعی با استفاده از سرویس‌های ابری
• 34. بینایی ماشین و تحلیل تصاویر در بستر ابری
• 35. مدیریت مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 36. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی با SageMaker Managed Spot Training
• 37. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در محیط ابری
• 38. استفاده از یادگیری تقویتی در پروژه‌های ابری
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 40. بررسی موردی و سناریوهای کاربردی در صنایع مختلف
• 41. آمادگی برای آزمون و تحلیل نمونه سوالات استاندارد AWS
• 42. استراتژی‌های رفع خطا در خط لوله‌های داده و مدل
• 43. کار با ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری در AWS
• 44. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین با رعایت استانداردهای امنیتی بومی
• 45. ارائه گزارش‌های فنی و مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی