دوره جامع آمادگی آزمون تخصصی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون تخصصی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری در پلتفرم آمازون وب سرویس
• 2. معماری سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
• 3. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای توسعه مدل‌ها
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 5. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها با آمازون اس‌تری
• 6. استفاده از آمازون آتنا برای تحلیل پرس‌وجوهای داده‌ای
• 7. یکپارچه‌سازی داده‌ها با آمازون گلو
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 9. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در آمازون سیج‌میکر
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای استاندارد
• 12. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
• 13. مدیریت نقاط پایانی و مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج
• 14. امنیت در یادگیری ماشین و مدیریت دسترسی‌ها با IAM
• 15. رمزنگاری داده‌ها در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 16. نظارت بر مدل‌ها با سرویس آمازون کلاود‌واچ
• 17. استفاده از آمازون اس‌ایج‌میکر مدل‌مونیطور برای ردیابی انحراف داده
• 18. پردازش زبان طبیعی با آمازون کامپرهند
• 19. بینایی ماشین و تحلیل تصاویر با آمازون رک‌اگنیشن
• 20. سرویس‌های تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن در AWS
• 21. استفاده از آمازون فورکست برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 22. به‌کارگیری آمازون پرسونالایز برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. مدیریت چرخه‌حیات یادگیری ماشین با پایپ‌لاین‌های سیج‌میکر
• 24. بهره‌گیری از آمازون الستیک‌سرچ برای تحلیل داده‌های حجیم
• 25. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در بسترهای ابری
• 26. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز یادگیری عمیق در AWS
• 27. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 28. طراحی معماری‌های تاب‌آور و مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی
• 29. استفاده از کانتینرها در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. مفاهیم پیشرفته در توزیع بار و مدیریت ترافیک مدل‌ها
• 31. راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در آمازون ردشیفت
• 32. یکپارچه‌سازی جریان‌های داده‌ای با آمازون کینیسیس
• 33. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های ابری
• 34. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در لبه شبکه با آمازون گرین‌گراس
• 36. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. استفاده از قالب‌های کلاود‌فورمیشن برای زیرساخت یادگیری ماشین
• 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از اینفرنس‌اینستنس‌ها
• 39. تطبیق استانداردهای امنیتی و حاکمیت داده در فضای ابری