دوره راهکارهای انتخاب مدل و پیاده‌سازی یادگیری ماشین در بستر AWS با رویکرد بهینه‌سازی کسب‌وکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای انتخاب مدل و پیاده‌سازی یادگیری ماشین در بستر AWS با رویکرد بهینه‌سازی کسب‌وکار

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

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud-based Machine Learning Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی در AWS
• 2. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین آمازون و نقش مهندس ML
• 3. ارزیابی مسائل کسب‌وکار و تبدیل آن‌ها به وظایف یادگیری ماشین
• 4. شناخت انواع داده‌ها و استراتژی‌های جمع‌آوری در فضای ابری
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی بهینه با استفاده از AWS Glue
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی برای مدل‌سازی
• 7. مبانی انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع مسئله و حجم داده
• 8. بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی‌های عددی
• 9. کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در حل مسائل کسب‌وکار
• 10. استفاده از یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی داده‌های مشتریان
• 11. انتخاب مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های غیرساختاریافته
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از سرویس AWS SageMaker
• 13. ارزیابی کارایی مدل با استفاده از معیارهای استاندارد و شاخص‌های تجاری
• 14. استراتژی‌های آموزش مدل در مقیاس بزرگ با زیرساخت‌های ابری
• 15. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی هزینه‌ها در آموزش مدل
• 16. آموزش توزیع‌شده و موازی‌سازی فرآیند یادگیری ماشین
• 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 18. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی در AWS
• 19. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب با مقیاس‌پذیری بالا
• 20. نظارت بر مدل‌های مستقر شده و شناسایی کاهش دقت مدل
• 21. مدیریت چرخه حیات مدل با استفاده از SageMaker Model Registry
• 22. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 23. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در محیط‌های کاری AWS
• 24. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل برای ذینفعان کسب‌وکار
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 26. به‌کارگیری MLOps برای خودکارسازی فرآیندهای استقرار و نگهداری
• 27. استفاده از پردازش‌های بلادرنگ در پیش‌بینی‌های مدل
• 28. بررسی مدل‌های سری زمانی و پیش‌بینی تقاضای بازار
• 29. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش تأخیر در محیط‌های عملیاتی
• 30. تلفیق هوش مصنوعی با ابزارهای تحلیل داده برای تصمیم‌گیری مدیریتی