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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker JumpStart

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

موضوع میانی: یادگیری ماشین ابری و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Cloud Machine Learning & Pre-trained Models)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابری
• 2. معرفی پلتفرم آمازون سیج‌میکر و سرویس جامپ‌استارت
• 3. بررسی معماری و زیرساخت‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 4. نحوه دسترسی و فعال‌سازی محیط کاربری سیج‌میکر
• 5. مروری بر مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و کاربردهای آن‌ها
• 6. آشنایی با مخزن مدل‌های متن‌باز در جامپ‌استارت
• 7. انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع مسئله و داده‌های ورودی
• 8. بررسی پیش‌نیازهای فنی و تنظیمات امنیتی در محیط ابری
• 9. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 10. اصول پیش‌پردازش داده‌ها در محیط آمازون اس‌تری
• 11. به‌کارگیری نوت‌بوک‌های سیج‌میکر برای تحلیل و توسعه
• 12. استفاده از رابط کاربری جامپ‌استارت برای استقرار سریع مدل‌ها
• 13. آموزش تنظیم پارامترهای مدل و بهینه‌سازی فراپارامترها
• 14. مبانی تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی یا فاین‌تیونینگ
• 15. بررسی روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استقرار مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده به عنوان نقطه پایانی یا اندپوینت
• 17. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های ابری
• 18. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده با استفاده از کلاود‌واچ
• 19. بررسی اصول مقیاس‌پذیری و مدیریت ترافیک در مدل‌های ابری
• 20. تأمین امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های یادگیری ماشین
• 21. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع در پروژه‌های ابری
• 22. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 23. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازآموزی مدل‌ها
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای سازمانی
• 26. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل
• 27. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در صنعت
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از مدل‌های آماده
• 29. کاربرد یادگیری ماشین ابری در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 30. به‌کارگیری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی
• 31. اصول حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پردازش‌های ابری
• 32. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی از توسعه تا استقرار
• 33. بررسی استانداردهای ملی و بین‌المللی در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 34. تکنیک‌های پیشرفته در شخصی‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 35. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ مدل در زمان اجرا
• 36. راهکارهای افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های مستقر شده
• 37. بررسی نمونه‌های مطالعاتی موفق در استفاده از سیج‌میکر
• 38. ارائه نقشه راه برای توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی بومی
• 39. جمع‌بندی و مرور چالش‌های عملیاتی در محیط‌های ابری