دوره راهکارهای عملی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آمازون در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاری و قابلیت‌های سرویس آمازون سیج‌میکر
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت حساب کاربری در کنسول مدیریت AWS
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نوت‌بوک‌های ژوپیتر در سیج‌میکر
• 5. بارگذاری و مدیریت داده‌ها در سرویس ذخیره‌سازی ساده آمازون
• 6. پیش‌پردازش داده‌های خام و پاک‌سازی اطلاعات برای یادگیری ماشین
• 7. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از ابزارهای سیج‌میکر
• 8. آشنایی با الگوریتم‌های تعبیه‌شده و بهینه در کتابخانه سیج‌میکر
• 9. انتخاب مدل مناسب برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی زیرساخت‌های ابری
• 11. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های ابری
• 12. استفاده از کانتینرهای داکر برای اجرای کدهای یادگیری ماشین
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل به صورت خودکار
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از معیارهای آماری
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس‌های وب
• 16. مدیریت مقیاس‌پذیری و بارگذاری در زمان ارائه خدمات مدل
• 17. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط عملیاتی
• 18. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق و چارچوب‌های تنسورفلو و پای‌تورچ
• 19. بهره‌گیری از خدمات یادگیری ماشین خودکار برای تسریع توسعه
• 20. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 21. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 22. پیکربندی شبکه‌های مجازی برای ارتباط امن بین سرویس‌ها
• 23. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای پایش فرآیند آموزش
• 24. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین برای خودکارسازی فرآیندها
• 25. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص
• 27. آشنایی با مبانی یادگیری تقویتی در محیط ابری
• 28. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 29. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌ها
• 30. به‌کارگیری استانداردهای اخلاقی در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. مستندسازی فرآیندها و مدل‌های توسعه‌یافته در محیط ابری
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های استفاده از زیرساخت‌های ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی