دوره راهنمای جامع توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Amazon SageMaker همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با پلتفرم Amazon SageMaker

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در بستر ابری
• 2. معماری و قابلیت‌های پلتفرم Amazon SageMaker
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و مدیریت دسترسی‌ها در AWS
• 4. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter در محیط SageMaker
• 5. مدیریت داده‌ها و بارگذاری در Amazon S3
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Processing
• 7. کاوش و تحلیل داده‌های حجیم با ابزارهای داخلی
• 8. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. آموزش مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
• 10. آموزش مدل‌های سفارشی با استفاده از کانتینرهای Docker
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 12. تکنیک‌های مدیریت منابع محاسباتی در طول آموزش
• 13. استفاده از SageMaker Studio برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 14. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 15. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با SageMaker Endpoints
• 16. مدیریت استقرار مدل‌ها در مقیاس بالا
• 17. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 18. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل در محیط ابری
• 19. امنیت و حفاظت از داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در AWS
• 21. استفاده از SageMaker Debugger برای عیب‌یابی مدل‌ها
• 22. تفسیرپذیری مدل‌ها با استفاده از Clarify
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری
• 24. آشنایی با قابلیت‌های AutoML در SageMaker
• 25. یکپارچه‌سازی فرآیندهای MLOps با استفاده از خدمات AWS
• 26. استفاده از SageMaker Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده
• 27. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده با SageMaker Model Registry
• 28. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تجاری
• 29. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های پیش‌بینی
• 30. ارزیابی و تست مدل‌ها در محیط‌های ایزوله
• 31. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج مدل‌ها
• 32. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 33. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 34. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از SageMaker
• 35. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در سناریوهای کاربردی
• 36. مدیریت چرخه‌ی حیات کامل مدل از ایده تا استقرار
• 37. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای استقرار مداوم
• 38. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی‌ها
• 39. بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در SageMaker JumpStart
• 40. پروژه عملی: توسعه و استقرار یک مدل هوش مصنوعی کاربردی