دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker JumpStart همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker JumpStart

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

موضوع میانی: سکوهای ابری توسعه یادگیری ماشین (Cloud-based Machine Learning Platforms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم اصلی یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. معرفی سرویس Amazon SageMaker و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت Amazon SageMaker
• 4. امنیت و مدیریت دسترسی‌ها در محیط ابری مبتنی بر استانداردهای داخلی
• 5. برپاسازی و پیکربندی محیط توسعه یادگیری ماشین
• 6. آشنایی با قابلیت‌های SageMaker JumpStart برای تسریع در پروژه‌ها
• 7. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه JumpStart
• 8. انتخاب و ارزیابی مدل‌های آماده برای کاربردهای خاص
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی در محیط ابری
• 10. استفاده از نوت‌بوک‌های Jupyter در بستر SageMaker
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های داخلی
• 12. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 13. استفاده از قابلیت‌های انتقال یادگیری برای کاهش زمان آموزش
• 14. مستندسازی و نسخه‌گذاری مدل‌ها در محیط توسعه
• 15. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های تولیدشده
• 16. تکنیک‌های پایش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 17. پیاده‌سازی مدل‌ها به عنوان سرویس‌های ابری (Endpoint)
• 18. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در استقرار مدل‌ها
• 19. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده با برنامه‌های کاربردی
• 21. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در زمان استقرار و بهره‌برداری
• 22. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در بستر ابری
• 23. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج مدل
• 24. رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش و استقرار مدل
• 25. آشنایی با اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 26. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای کسب‌وکارهای بومی
• 27. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی
• 28. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 29. مدیریت چرخه‌ی حیات پروژه یادگیری ماشین
• 30. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 31. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 32. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبانی از زیرساخت‌های ابری هوش مصنوعی