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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های AWS
• 2. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه در SageMaker Studio
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری با IAM
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل در S3
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Data Wrangler
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 7. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی SageMaker
• 8. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
• 9. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در SageMaker
• 10. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 11. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در خوشه‌های محاسباتی AWS
• 12. استفاده از Docker برای شخصی‌سازی کانتینرهای آموزشی
• 13. مدیریت و نظارت بر فرآیندهای آموزش مدل با SageMaker Experiments
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیارهای استاندارد
• 15. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب (Endpoints)
• 16. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در سرویس‌های آنلاین
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استنتاج سریع
• 18. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار
• 19. یکپارچه‌سازی خط لوله داده با CI/CD در محیط ابری
• 20. پایش عملکرد مدل پس از استقرار با SageMaker Model Monitor
• 21. تشخیص انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
• 22. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در SageMaker
• 23. استفاده از SageMaker Clarify برای تحلیل سوگیری و تفسیرپذیری مدل
• 24. مدیریت هزینه‌های پردازشی و بهینه‌سازی منابع ابری
• 25. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 26. کار با پایگاه داده‌های ابری برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته
• 27. اتصال SageMaker به سرویس‌های تحلیل داده آمازون
• 28. استفاده از SageMaker Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
• 29. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در AWS Marketplace
• 30. استقرار مدل‌ها در لبه شبکه با SageMaker Edge Manager
• 31. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Model Registry
• 32. بررسی کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنایع داخلی
• 33. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با مقررات ملی
• 34. مدیریت نسخه‌بندی و مستندسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 36. پروژه نهایی طراحی و استقرار یک سامانه هوش مصنوعی در AWS