دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر ابری AWS (نسخه MLA-C01) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر ابری AWS (نسخه MLA-C01)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های آمازون
• 2. نقش مهندس یادگیری ماشین در اکوسیستم ابری
• 3. مروری بر سرویس‌های اصلی یادگیری ماشین در AWS
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین در محیط ابری
• 5. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها در Amazon S3
• 6. مدیریت و پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 7. کاوش و تحلیل داده‌ها با استفاده از Amazon Athena
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Amazon SageMaker Data Wrangler
• 9. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 10. مبانی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های پرکاربرد
• 11. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 12. انتخاب مدل و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 13. آموزش مدل‌ها در بستر Amazon SageMaker
• 14. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای حل مسائل
• 15. استفاده از الگوریتم‌های سفارشی و کانتینرها در SageMaker
• 16. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌ها
• 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای عملکرد
• 18. تحلیل خطا و بهبود دقت مدل در محیط تولید
• 19. استفاده از SageMaker Experiments برای مدیریت آزمایش‌ها
• 20. استقرار مدل‌ها در محیط ابری با استفاده از SageMaker Endpoints
• 21. پیاده‌سازی استنتاج بلادرنگ و دسته‌ای
• 22. مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج با Auto Scaling
• 23. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف داده
• 24. مدیریت نسخه‌های مدل با SageMaker Model Registry
• 25. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 26. مفاهیم MLOps و چرخه حیات یادگیری ماشین
• 27. امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 28. مدیریت دسترسی و احراز هویت با AWS IAM
• 29. رمزنگاری داده‌ها در حال استراحت و در حال انتقال
• 30. نظارت و ثبت وقایع با Amazon CloudWatch
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 32. استفاده از AWS Step Functions برای هماهنگ‌سازی گردش کار
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های کاربردی AWS
• 34. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در بسترهای ابری
• 35. استفاده از یادگیری عمیق در سرویس‌های مدیریت‌شده
• 36. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services)
• 37. تفاوت میان یادگیری ماشین سفارشی و سرویس‌های پیش‌ساخته
• 38. استراتژی‌های انتقال داده‌های حجیم به ابر
• 39. پیکربندی شبکه و امنیت زیرساخت در VPC
• 40. عیب‌یابی خطاهای رایج در آموزش و استقرار مدل‌ها
• 41. مدیریت سهمیه‌ها و محدودیت‌های سرویس‌های AWS
• 42. بهترین شیوه‌های طراحی معماری یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 43. آمادگی برای آزمون MLA-C01 و بررسی نمونه سوالات
• 44. مرور نهایی مفاهیم کلیدی مهندسی یادگیری ماشین در AWS