اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند با استفاده از SageMaker Studio

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند با استفاده از SageMaker Studio

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در خدمت صنعت و پژوهش

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کلان و یادگیری ماشین در بستر ابری (Cloud-based Analytics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری محیط‌های یکپارچه تحلیل داده در فضای ابری
• 2. معرفی قابلیت‌های SageMaker Studio در چرخه حیات داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری SageMaker Studio
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 5. آشنایی با نوت‌بوک‌های Jupyter در محیط ابری
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای ابری
• 7. استفاده از Data Wrangler برای پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از مصورسازی در Studio
• 9. اتصال به مخازن داده‌های داخلی و خارجی در بستر ابری
• 10. معرفی اصول انبارش داده‌های مقیاس‌پذیر در محیط‌های ابری
• 11. کاربرد کتابخانه‌های پایتون در پردازش موازی داده‌ها
• 12. استفاده از SageMaker Clarify برای شناسایی سوگیری در داده‌ها
• 13. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل‌های صنعتی
• 14. آماده‌سازی مجموعه‌های داده برای آموزش مدل‌های هوشمند
• 15. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی شاخص‌های صنعتی
• 17. کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در دسته‌بندی هوشمند داده‌ها
• 18. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل‌ها
• 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها بر روی خوشه‌های ابری
• 20. استفاده از SageMaker Experiments برای مدیریت آزمایش‌ها
• 21. مستندسازی و نسخه‌گذاری مدل‌های هوشمند
• 22. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب در محیط تولید
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 24. مدیریت منابع محاسباتی و کنترل هزینه‌ها در فضای ابری
• 25. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های صنعتی
• 26. طراحی خط لوله‌های خودکار برای پردازش داده‌ها
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با سامانه‌های سازمانی
• 28. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای بازآموزی مدل‌ها
• 29. تحلیل داده‌های سری زمانی با استفاده از ابزارهای پیشرفته ابری
• 30. به‌کارگیری یادگیری عمیق در تحلیل‌های پیچیده صنعتی
• 31. شبیه‌سازی و تست مدل‌ها در محیط‌های ایزوله
• 32. ارتقای دقت مدل با استفاده از مهندسی ویژگی‌ها
• 33. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 34. استفاده از کانتینرها برای استقرار مدل‌های سفارشی
• 35. بررسی موردی کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 37. اصول گزارش‌دهی و داشبوردسازی نتایج تحلیل‌ها
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با استانداردهای ملی
• 39. چشم‌انداز آینده تحلیل داده‌های کلان در صنعت کشور