دوره تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

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

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (Cloud-based ML Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آمازون وب‌سرویس
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس S3
• 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 5. کاوش و تحلیل داده‌ها با سرویس Amazon Athena
• 6. آشنایی با محیط یکپارچه توسعه Amazon SageMaker Studio
• 7. مدیریت نوت‌بوک‌های Jupyter در بستر فضای ابری
• 8. مبانی یادگیری نظارت شده و انتخاب الگوریتم مناسب
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در SageMaker
• 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در SageMaker
• 11. استفاده از الگوریتم‌های داخلی AWS برای تسریع آموزش مدل
• 12. مهندسی ویژگی‌ها و بهینه‌سازی داده‌های ورودی
• 13. مدیریت مجموعه‌داده‌های حجیم با Amazon Feature Store
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با استفاده از منابع ابری
• 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 16. استفاده از SageMaker Debugger برای پایش فرآیند آموزش
• 17. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل و ارزیابی معیارهای کارایی
• 18. مدیریت و نسخه‌گذاری مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Registry
• 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از Endpoints
• 20. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های مستقر شده در AWS
• 21. استفاده از AWS Lambda برای پیاده‌سازی استنتاج بدون سرور
• 22. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با Amazon CloudWatch
• 23. شناسایی و تحلیل انحراف مدل با SageMaker Model Monitor
• 24. امنیت در خط لوله یادگیری ماشین و محافظت از داده‌های حساس
• 25. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون در AWS
• 26. طراحی خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
• 27. خودکارسازی چرخه حیات یادگیری ماشین با MLOps
• 28. استفاده از AWS Step Functions برای مدیریت فرآیندهای پیچیده
• 29. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) برای پردازش متن
• 32. آشنایی با سرویس‌های بینایی ماشین (Computer Vision) در AWS
• 33. پیاده‌سازی راهکارهای پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend
• 34. استفاده از Amazon Lex برای طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 35. بهره‌گیری از خدمات ابری برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 36. تکنیک‌های یادگیری عمیق در بستر ابری با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب
• 37. مدیریت GPU در خوشه‌های آموزشی برای افزایش سرعت محاسبات
• 38. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Clarify
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول حریم خصوصی در سیستم‌های ابری
• 41. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا برای سیستم‌های یادگیری ماشین
• 42. استفاده از Amazon Elastic Inference برای بهینه‌سازی استنتاج
• 43. بررسی موردی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند در AWS
• 44. تحویل نهایی و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین ابری