اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی متخصص هوش مصنوعی AWS: آموزش جامع و کاربردی (AIF-C01)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره متخصص هوش مصنوعی AWS: آموزش جامع و کاربردی (AIF-C01)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: خدمات هوش مصنوعی ابری (AWS)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
• 4. مقدمه‌ای بر خدمات هوش مصنوعی AWS
• 5. معماری پلتفرم هوش مصنوعی AWS
• 6. Amazon SageMaker: مقدمه‌ای
• 7. SageMaker Notebook Instances: راه‌اندازی و پیکربندی
• 8. SageMaker Data Wrangler: آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
• 9. SageMaker Feature Store: مدیریت ویژگی‌ها
• 10. SageMaker Training: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. SageMaker Debugger: اشکال‌زدایی مدل‌ها
• 12. SageMaker Model Monitor: نظارت بر مدل‌ها در تولید
• 13. SageMaker Autopilot: خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین
• 14. SageMaker Clarify: شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 15. Amazon Rekognition: تحلیل تصویر و ویدئو
• 16. Rekognition: تشخیص چهره
• 17. Rekognition: تشخیص اشیاء
• 18. Rekognition: تحلیل احساسات
• 19. Amazon Transcribe: تبدیل گفتار به متن
• 20. Transcribe: سفارشی‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار
• 21. Amazon Comprehend: پردازش زبان طبیعی
• 22. Comprehend: تحلیل احساسات و استخراج موجودیت
• 23. Comprehend: طبقه‌بندی متن
• 24. Amazon Translate: ترجمه ماشینی
• 25. Translate: سفارشی‌سازی مدل‌های ترجمه
• 26. Amazon Lex: ساخت چت‌بات‌ها
• 27. Lex: ادغام با کانال‌های مختلف
• 28. Amazon Polly: تبدیل متن به گفتار
• 29. Polly: سفارشی‌سازی صداها
• 30. Amazon Forecast: پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 31. Forecast: استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی
• 32. Amazon Personalize: توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 33. Personalize: ساخت و استقرار مدل‌های توصیه‌گر
• 34. Amazon Kendra: جستجوی هوشمند سازمانی
• 35. Kendra: اتصال به منابع داده مختلف
• 36. Amazon Textract: استخراج متن از اسناد
• 37. Textract: پردازش فرم‌ها و جداول
• 38. Amazon Rekognition Custom Labels: آموزش مدل‌های تشخیص تصویر سفارشی
• 39. SageMaker Neo: بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 40. SageMaker Edge Manager: مدیریت مدل‌ها در دستگاه‌های لبه
• 41. امنیت در خدمات هوش مصنوعی AWS
• 42. مدیریت دسترسی و مجوزها در AWS
• 43. بهینه‌سازی هزینه در خدمات هوش مصنوعی AWS
• 44. مقایسه خدمات هوش مصنوعی AWS با سایر پلتفرم‌ها
• 45. بهترین روش‌ها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 46. عیب‌یابی مشکلات رایج در خدمات هوش مصنوعی AWS
• 47. استفاده از AWS CloudFormation برای استقرار زیرساخت هوش مصنوعی
• 48. استفاده از AWS CodePipeline برای خودکارسازی فرآیند توسعه
• 49. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 50. استفاده از SageMaker برای یادگیری تقویتی
• 51. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق
• 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 54. مدل‌های ترانسفورمر
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف (بهداشت و درمان، مالی، خرده‌فروشی)
• 56. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 57. آماده‌سازی برای آزمون AIF-C01: نکات و ترفندها
• 58. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک راه‌حل هوش مصنوعی در AWS
• 59. بررسی و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 60. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله مورد نظر
• 61. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. تکنیک‌های بهبود دقت مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. مدیریت داده‌های بزرگ در AWS
• 64. استفاده از Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 65. استفاده از Amazon EMR برای پردازش داده‌ها
• 66. استفاده از Amazon Glue برای کاتالوگ‌سازی داده‌ها
• 67. استفاده از AWS Lambda برای پردازش رویداد محور
• 68. استفاده از Amazon API Gateway برای ایجاد APIهای هوش مصنوعی
• 69. مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
• 70. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 71. نظارت و نگهداری از مدل‌های هوش مصنوعی در طول زمان
• 72. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 73. مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی
• 74. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 75. مفاهیم حقوقی در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها