دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس Amazon SageMaker همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس Amazon SageMaker

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

موضوع میانی: سکوهای ابری برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (Cloud-based Machine Learning Platforms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت Amazon SageMaker
• 3. امنیت و مدیریت دسترسی در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نوت‌بوک‌های Jupyter در SageMaker
• 5. مبانی کار با مخازن داده و سرویس Amazon S3 برای ذخیره‌سازی مدل‌ها
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
• 7. معرفی فرمت‌های داده‌ای بهینه برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و آماده‌به‌کار در SageMaker
• 9. انتخاب و پیکربندی نمونه‌های محاسباتی (Instance Types) بر اساس نیاز پروژه
• 10. روش‌های بارگذاری داده‌های آموزشی از منابع محلی به فضای ابری
• 11. ساختار و عملکرد کانتینرهای Docker در اکوسیستم SageMaker
• 12. پیاده‌سازی اسکریپت‌های آموزشی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 13. مدیریت پارامترهای مدل و بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 14. تکنیک‌های مانیتورینگ و رصد لحظه‌ای مراحل آموزش مدل
• 15. بررسی خطاهای رایج در حین آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از قابلیت Managed Spot Training برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 17. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های آموزش‌دیده
• 18. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای آماری دقیق
• 19. به‌کارگیری تکنیک‌های اعتبارسنجی برای اطمینان از دقت مدل
• 20. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی (Deployment)
• 21. ایجاد نقاط پایانی (Endpoints) برای ارائه خدمات استنتاجی
• 22. مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های استنتاجی برای پاسخ‌دهی سریع‌تر
• 24. پایش عملکرد مدل پس از استقرار و شناسایی انحراف در داده‌ها
• 25. امنیت داده‌ها در حین انتقال و پردازش ابری
• 26. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. آموزش توزیع‌شده مدل‌های حجیم بر روی چندین گره محاسباتی
• 28. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
• 30. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 31. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های ابری در مقیاس صنعتی
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 33. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی در محیط ابری
• 34. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای کاربردی
• 35. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مدیریت چرخه‌ی حیات یادگیری ماشین (MLOps) در محیط SageMaker
• 37. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 38. ارتقای مدل‌ها و بازآموزی دوره‌ای بر اساس داده‌های جدید
• 39. چشم‌انداز توسعه سامانه‌های هوشمند در ایران با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین