دوره آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون برای یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای آموزش مدل‌ها
• 3. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مجموعه‌های داده در فضای ابری
• 4. استفاده از سرویس اس‌تری برای ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های سیج‌میکر
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 7. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در محیط ابری
• 9. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از مدل‌های دسته‌بندی
• 10. کاربرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 11. معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه در سیج‌میکر
• 12. کار با نوت‌بوک‌های سیج‌میکر برای تحلیل اکتشافی داده‌ها
• 13. آموزش مدل‌ها با استفاده از کانتینرهای داخلی آمازون
• 14. استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر برای افزایش سرعت آموزش
• 15. شخصی‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از کانتینرهای داکر اختصاصی
• 16. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های ابری
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 18. استفاده از قابلیت تنظیم خودکار هایپرپارامترها در سیج‌میکر
• 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها برای مجموعه‌های داده بزرگ
• 20. استفاده از نقاط بازرسی برای مدیریت فرآیند آموزش‌های طولانی
• 21. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت آموزش مدل با استفاده از کلاود‌واچ
• 22. تحلیل توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 23. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. شناسایی و رفع بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 25. استفاده از قابلیت‌های نقد و بررسی مدل در محیط ابری
• 26. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده برای پیش‌بینی‌های بلادرنگ
• 27. مدیریت پایانی و بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش در فضای ابری
• 28. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های یادگیری ماشین
• 29. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 30. یکپارچه‌سازی خط لوله آموزش با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 31. کاربرد یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری آمازون
• 32. تنظیمات شبکه و اتصالات امن برای محیط‌های آموزش مدل
• 33. بررسی محدودیت‌ها و سهمیه‌های سرویس‌های ابری
• 34. مستندسازی فرآیند آموزش و نگهداری نسخه‌های مدل
• 35. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 36. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
• 37. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در آمازون
• 38. استفاده از خط‌لوله‌های سیج‌میکر برای خودکارسازی آموزش
• 39. پیکربندی محیط‌های تست و عملیاتی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. راهکارهای مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های پیچیده