اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم SageMaker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم SageMaker

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آمازون در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت آمازون سیج‌میکر
• 3. معماری پلتفرم سیج‌میکر و چرخه حیات یادگیری ماشین
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه با استفاده از نوت‌بوک‌های سیج‌میکر
• 5. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری با استفاده از IAM
• 6. مفاهیم اساسی کار با داده‌ها در سرویس ذخیره‌سازی S3
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از پردازش‌های توزیع‌شده
• 8. آشنایی با ابزارهای آماده‌سازی داده در سیج‌میکر
• 9. انتخاب و پیکربندی الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 11. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های پردازشی
• 12. استفاده از کانتینرهای داکر برای اجرای مدل‌های سفارشی
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 14. استفاده از قابلیت‌های یادگیری تقویتی در سیج‌میکر
• 15. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با استفاده از سیج‌میکر دیباگر
• 16. ارزیابی دقیق دقت و کارایی مدل‌های آموزشی
• 17. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های آنلاین و وب‌سرویس
• 18. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در زمان استقرار
• 19. استفاده از قابلیت‌های سرورلس برای استنتاج مدل
• 20. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده و تشخیص انحراف داده‌ها
• 21. مدیریت نسخه و کنترل تغییرات در مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
• 23. یکپارچه‌سازی سیج‌میکر با سرویس‌های داده‌کاوی آمازون
• 24. پیاده‌سازی یادگیری ماشین خودکار با استفاده از اتو-پایلوت
• 25. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 26. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه در پروژه‌های ابری
• 27. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های کلان تجاری
• 28. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه هاب
• 29. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش زمان استنتاج
• 30. توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در سیج‌میکر
• 31. مدیریت تیم‌های داده‌کاوی و اشتراک‌گذاری پروژه‌ها
• 32. اصول اخلاقی و شفافیت در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 33. خطایابی و رفع مشکلات رایج در محیط‌های ابری
• 34. تطبیق پروژه‌های هوش مصنوعی با استانداردهای حریم خصوصی
• 35. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم پیش‌بینی‌کننده هوشمند
• 36. گزارش‌گیری و تحلیل نتایج مدل‌های مستقر شده
• 37. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 38. نقشه راه توسعه مهارت‌های تخصصی در حوزه یادگیری ماشین ابری