دوره مدیریت بهینه جریان‌های کاری داده و هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker Unified Studio همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت بهینه جریان‌های کاری داده و هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker Unified Studio

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سامانه‌های یکپارچه یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های یکپارچه یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. آشنایی با محیط عملیاتی Amazon SageMaker Studio
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در محیط ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 4. آماده‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با نوت‌بوک‌های تعاملی برای تحلیل داده‌های کلان
• 6. اتصال به منابع داده‌ای در فضای ابری و مدیریت مخازن داده
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهای SageMaker Data Wrangler
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌های حجیم برای مدل‌سازی
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی آماری در محیط یکپارچه
• 10. انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مسائل سازمانی
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 13. استفاده از ابزارهای خودکارسازی جریان کار در SageMaker Pipelines
• 14. مدیریت نسخه‌بندی و کنترل کیفیت در چرخه‌ی حیات مدل
• 15. مستندسازی و ثبت نتایج آزمایش‌های هوش مصنوعی
• 16. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های عملیاتی
• 17. مدیریت پایانه‌های استنتاج و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. پایش عملکرد مدل‌ها و شناسایی انحراف داده‌ها در محیط عملیاتی
• 19. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های ابری هوش مصنوعی
• 20. پیاده‌سازی راهکارهای نظارتی برای اطمینان از صحت خروجی‌های مدل
• 21. اصول اخلاقی و حاکمیت داده در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های نرم‌افزاری داخلی
• 23. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی
• 24. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در جریان‌های کاری داده
• 25. استفاده از محیط‌های توسعه ابری برای همکاری تیمی ایمن
• 26. پیاده‌سازی تست‌های خودکار برای اعتبارسنجی مدل‌های داده‌محور
• 27. به‌کارگیری یادگیری انتقالی برای تسریع در توسعه مدل‌های اختصاصی
• 28. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی محاسباتی در محیط‌های ابری
• 29. تکنیک‌های افزایش امنیت داده‌ها در فرآیندهای تحلیل کلان
• 30. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی برای پایش عملکرد هوش مصنوعی
• 31. بررسی موردی کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 32. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در فضای ابری
• 33. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در بستر سرویس‌های ابری
• 34. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و محیط‌های مجازی‌سازی شده
• 35. ارتقای مدل‌ها و بازآموزی مستمر بر اساس داده‌های جدید
• 36. به‌کارگیری تحلیل‌گرهای خودکار برای شناسایی ناهنجاری در داده‌های کلان
• 37. مستندسازی فنی پروژه‌های هوش مصنوعی برای تیم‌های توسعه
• 38. اصول نگهداری و بروزرسانی زیرساخت‌های ابری هوش مصنوعی
• 39. تلفیق هوش مصنوعی با ابزارهای تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 40. چشم‌انداز آینده و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی در چارچوب حاکمیتی کشور