دوره جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

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

موضوع میانی: مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در مهندسی یادگیری ماشین ابری
• 2. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل در محیط ابری
• 3. تکنیک‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان
• 4. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه آمازون سِیج‌میکر
• 6. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 7. آموزش مدل‌های رگرسیون در مقیاس ابری
• 8. بهینه‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده
• 9. تنظیم دقیق ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 10. استفاده از یادگیری گروهی برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 11. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق در بستر ابری
• 12. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در طول آموزش مدل
• 13. تکنیک‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های خودکار
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیارهای آماری
• 15. روش‌های تشخیص و رفع بیش‌برازش در مدل‌های پیچیده
• 16. تجزیه و تحلیل خطاهای مدل و راهکارهای بهبود آن
• 17. پیاده‌سازی خط لوله آموزش خودکار در آمازون سِیج‌میکر
• 18. استفاده از یادگیری انتقالی برای تسریع در توسعه مدل
• 19. مستندسازی و نسخه‌گذاری مدل‌ها با استفاده از ابزارهای ابری
• 20. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 21. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. استقرار مدل‌ها به صورت سرویس‌های وب مقیاس‌پذیر
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی و تحلیل انحراف داده
• 24. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 25. امنیت و حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 26. رعایت اصول اخلاق حرفه‌ای در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 27. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در سرویس‌های ابری
• 28. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اوج تقاضا
• 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 30. پیاده‌سازی هوش مصنوعی لبه برای کاهش تاخیر در پردازش
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده ابری
• 32. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. شناسایی و رفع سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. بهترین شیوه‌های مستندسازی و نگهداری مدل‌ها در سازمان
• 35. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک سامانه پیش‌بینی هوشمند در محیط ابری
• 36. آینده یادگیری ماشین در فضای ابری و روندهای نوظهور
• 37. تلفیق یادگیری ماشین با سرویس‌های تحلیل داده آمازون
• 38. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در پروژه‌های ابری
• 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل برای ذینفعان پروژه