دوره پیاده‌سازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین در بستر زیرساخت‌های ابری AWS (مطابق با استانداردهای بومی‌سازی شده) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین در بستر زیرساخت‌های ابری AWS (مطابق با استانداردهای بومی‌سازی شده)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و محاسبات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی در AWS
• 2. معماری زیرساخت‌های ابری برای پروژه‌های داده‌محور
• 3. آشنایی با سرویس‌های مدیریت داده در AWS
• 4. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری با AWS IAM
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری ماشین در ابر
• 6. آشنایی با اکوسیستم Amazon SageMaker
• 7. آماده‌سازی داده‌ها و بارگذاری در سرویس Amazon S3
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از SageMaker Notebooks
• 10. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی در مدل
• 11. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های داده با Feature Store
• 12. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کتابخانه‌های داخلی SageMaker
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
• 14. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل
• 15. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. مدیریت مخازن تصاویر کانتینر در Amazon ECR
• 17. آموزش مدل‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر در AWS
• 18. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های آموزش‌دیده
• 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با SageMaker Endpoints
• 20. ایجاد رابط برنامه‌نویسی برای استنتاج مدل
• 21. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل در محیط تولید
• 22. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع ابری
• 23. اتوماسیون خط‌لوله‌های یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 24. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های داده با AWS Step Functions
• 25. استفاده از CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با AWS CodePipeline
• 26. مدیریت چرخه حیات مدل با SageMaker Model Registry
• 27. بررسی انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی با Model Monitor
• 28. امنیت شبکه و ایزوله‌سازی محیط‌های یادگیری ماشین
• 29. ذخیره‌سازی ایمن و مدیریت کلیدهای رمزنگاری در AWS KMS
• 30. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در پروژه‌های داده‌محور
• 31. پیاده‌سازی حاکمیت داده و رعایت استانداردهای داخلی
• 32. بهینه‌سازی توان عملیاتی و تأخیر در سرویس‌دهی مدل‌ها
• 33. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های حجیم
• 34. معرفی Amazon Athena برای کوئری گرفتن از داده‌های ابری
• 35. تلفیق هوش مصنوعی با سرویس‌های تحلیل داده AWS
• 36. مقیاس‌پذیری خودکار زیرساخت‌های استنتاج مدل
• 37. مدیریت وقایع و لاگ‌ها با استفاده از Amazon CloudWatch
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با ابزارهای ابری
• 39. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 41. پروژه نهایی طراحی و اجرای یک خط‌لوله کامل یادگیری ماشین در AWS