دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با Amazon SageMaker همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با Amazon SageMaker

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و هوش مصنوعی در پلتفرم آمازون
• 2. معماری و اجزای تشکیل‌دهنده سامانه Amazon SageMaker
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه در SageMaker Studio
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در محیط ابری بر اساس سیاست‌های IAM
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Data Wrangler
• 6. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌ها در Amazon S3
• 7. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با نوت‌بوک‌های SageMaker
• 8. انتخاب و استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای مدل‌سازی
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر ابری
• 10. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل با استفاده از Automatic Model Tuning
• 11. مدیریت چرخه‌های حیات یادگیری ماشین با SageMaker Experiments
• 12. استفاده از SageMaker Processing برای اجرای وظایف پردازش داده
• 13. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 14. ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری ویژگی‌های داده با SageMaker Feature Store
• 15. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از SageMaker Endpoints
• 16. مانیتورینگ و پایش کیفیت مدل‌های مستقر شده با SageMaker Model Monitor
• 17. عیب‌یابی و تحلیل عملکرد مدل در زمان اجرا
• 18. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در محیط‌های ابری
• 19. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری مدل‌ها با Multi-Model Endpoints
• 20. استفاده از SageMaker JumpStart برای دسترسی به مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 21. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 22. مدیریت نسخه‌های مدل با SageMaker Model Registry
• 23. یکپارچه‌سازی SageMaker با سرویس‌های داده‌ای AWS
• 24. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در فضای ابری
• 25. استفاده از SageMaker Clarify برای تحلیل سوگیری و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار سریع
• 27. مدیریت محیط‌های توسعه و تست در چرخه‌های CI/CD
• 28. بررسی توابع Lambda در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. استفاده از SageMaker Edge Manager برای مدیریت مدل در لبه شبکه
• 30. گزارش‌گیری و مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 31. مطالعه موردی: پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در صنعت
• 32. مطالعه موردی: تحلیل سری‌های زمانی با ابزارهای SageMaker
• 33. بهترین روش‌های نگهداری و بروزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های حاکم بر داده‌ها
• 35. آینده یادگیری ماشین در فضای ابری و نقش آن در تحول دیجیتال ملی