دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های یادگیری ماشین در AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آمازون
• 3. آماده‌سازی داده‌ها در فضای ابری با استفاده از سرویس S3
• 4. مدیریت و پردازش داده‌های حجیم با AWS Glue
• 5. مقدمه‌ای بر پلتفرم Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
• 6. مدیریت محیط‌های توسعه نوت‌بوک در SageMaker
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Processing
• 8. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به صورت توزیع‌شده در ابر
• 9. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای حل مسائل رگرسیون
• 10. به‌کارگیری الگوریتم‌های طبقه‌بندی در محیط AWS
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch
• 12. مدیریت و بهینه‌سازی ابرپارامترها با SageMaker Automatic Model Tuning
• 13. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس وب
• 14. مدیریت نقاط پایانی یا Endpoints در SageMaker
• 15. مقیاس‌پذیری خودکار برای مدل‌های مستقر شده
• 16. مانیتورینگ و پایش مدل‌ها با Amazon SageMaker Model Monitor
• 17. شناسایی انحراف داده‌ها و مدل در محیط تولید
• 18. امنیت و کنترل دسترسی در راهکارهای یادگیری ماشین با IAM
• 19. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون در سرویس‌های AWS
• 20. استفاده از AWS KMS برای مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش و استقرار مدل‌ها
• 22. استفاده از AWS Step Functions برای خودکارسازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 23. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با سرویس‌های تحلیل داده مانند Amazon Redshift
• 24. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) شامل Rekognition و Transcribe
• 25. استفاده از سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن
• 26. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری تقویتی در AWS
• 27. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 28. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت دریاچه داده
• 29. بهره‌گیری از Amazon Athena برای پرس‌وجوی داده‌های یادگیری ماشین
• 30. تجزیه و تحلیل عملکرد سیستم‌های یادگیری ماشین با CloudWatch
• 31. به‌کارگیری AWS CloudTrail برای ممیزی فعالیت‌های یادگیری ماشین
• 32. استفاده از SageMaker Pipelines برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 33. استقرار مدل‌ها در لبه شبکه با AWS IoT Greengrass
• 34. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش تأخیر در استنتاج
• 35. آشنایی با سرویس Amazon Forecast برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 36. استفاده از Amazon Personalize برای ایجاد سیستم‌های توصیه‌گر
• 37. ملاحظات اخلاقی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای بومی
• 38. مدیریت داده‌های حساس و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 39. طراحی معماری‌های تاب‌آور در یادگیری ماشین ابری