دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری در آمازون
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AWS
• 3. زیرساخت‌های ذخیره‌سازی داده در محیط‌های ابری
• 4. مدیریت و امنیت دسترسی در پلتفرم ابری با IAM
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با سرویس AWS Glue
• 7. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل
• 8. ذخیره‌سازی و مدیریت پایگاه‌های داده در AWS
• 9. مفاهیم یادگیری نظارت شده و انتخاب الگوریتم مناسب
• 10. کار با سرویس آمازون سیج‌میکر برای آموزش مدل
• 11. استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر برای یادگیری ماشین
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش عملکرد مدل
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای سنجش عملکرد
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس وب
• 16. استفاده از اندپوینت‌های بلادرنگ برای پیش‌بینی
• 17. مقیاس‌پذیری و مدیریت بار کاری در مدل‌های مستقر شده
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با CloudWatch
• 19. تشخیص انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
• 20. پیاده‌سازی خط لوله یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 21. اتوماسیون عملیات یادگیری ماشین یا MLOps
• 22. مدیریت چرخه حیات مدل با سرویس Model Registry
• 23. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی آماده برای بینایی ماشین
• 24. بهره‌گیری از سرویس‌های تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی
• 25. استفاده از خدمات تحلیل داده‌های صوتی در AWS
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با فریم‌ورک‌های محبوب
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های ابری
• 28. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در پلتفرم ابری
• 29. پایبندی به استانداردهای امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
• 30. طراحی سیستم‌های تاب‌آور و مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین
• 31. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 32. استفاده از سرویس‌های تحلیل داده برای استخراج بینش‌های کسب‌وکار
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با برنامه‌های کاربردی
• 34. تکنیک‌های پیشرفته آموزش مدل‌های بزرگ
• 35. مدیریت نسخه‌بندی و کنترل کیفیت در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 36. حل مسائل عملیاتی رایج در پیاده‌سازی‌های ابری
• 37. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 38. امنیت در تبادل داده‌های حساس با سرویس‌های ابری
• 39. آشنایی با زیرساخت‌های پردازش سریع برای آموزش مدل
• 40. نکات کلیدی برای موفقیت در آزمون مهندسی یادگیری ماشین AWS