دوره آموزش جامع و کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه رایانش ابری و هوش مصنوعی
• 2. معرفی پلتفرم آمازون سیج‌میکر و قابلیت‌های آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و دسترسی به کنسول مدیریت سیج‌میکر
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت با استفاده از سرویس IAM
• 5. آماده‌سازی داده‌ها در محیط ابری با استفاده از S3
• 6. آشنایی با نوت‌بوک‌های سیج‌میکر و محیط Jupyter
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Processing
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌های حجیم در فضای ابری
• 9. مبانی الگوریتم‌های یادگیری ماشین داخلی در سیج‌میکر
• 10. آموزش مدل‌های رگرسیون با استفاده از الگوریتم‌های سیج‌میکر
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده
• 12. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده برای خوشه‌بندی
• 13. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرهای داکر
• 14. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب صحیح Instanceها
• 15. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 16. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از قابلیت Automatic Model Tuning
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تحلیل معیارهای دقت و خطا
• 18. استفاده از SageMaker Debugger برای پایش فرآیند آموزش
• 19. مدیریت نسخه‌های مدل و تکرارپذیری با SageMaker Experiments
• 20. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در قالب Endpointهای بلادرنگ
• 21. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در سرویس‌های مستقر شده
• 22. آشنایی با استنتاج دسته‌ای (Batch Transform) برای پردازش داده‌های آفلاین
• 23. نظارت بر مدل‌های در حال اجرا با استفاده از SageMaker Model Monitor
• 24. شناسایی انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
• 25. بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 26. معرفی SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار
• 27. طراحی و اجرای خط لوله (Pipeline) کامل هوش مصنوعی
• 28. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در SageMaker JumpStart
• 29. یکپارچه‌سازی سیج‌میکر با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده
• 30. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 31. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای سرعت بخشیدن به استنتاج
• 32. آشنایی با SageMaker Feature Store برای مدیریت داده‌های آموزشی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی
• 34. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 35. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های سیج‌میکر
• 36. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ ابری برای نظارت بر زیرساخت
• 37. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 38. ارائه گزارش‌ها و تحلیل خروجی‌های مدل در محیط ابری
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای فنی و قانونی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند از صفر تا استقرار