دوره راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط‌های سازمانی با استفاده از SageMaker JumpStart همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط‌های سازمانی با استفاده از SageMaker JumpStart

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

موضوع میانی: سکوهای ابری توسعه مدل‌های یادگیری عمیق (Cloud-based Deep Learning Platforms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و نقش سکوهای ابری در توسعه مدل‌های سازمانی
• 2. معرفی اکوسیستم آمازون سِیج‌میکر و قابلیت‌های JumpStart
• 3. آماده‌سازی محیط کاربری و تنظیمات امنیتی در کنسول مدیریت سِیج‌میکر
• 4. مفاهیم پایه یادگیری عمیق و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 5. شناسایی و انتخاب مدل‌های مناسب از کتابخانه JumpStart
• 6. بررسی مدل‌های متن‌باز (Open Source) و سازگاری آن‌ها با استانداردهای سازمانی
• 7. ساختار زیرساخت‌های ابری برای پردازش مدل‌های سنگین
• 8. مدیریت منابع محاسباتی و پیکربندی نمونه‌های (Instance) مناسب
• 9. روش‌های استقرار مدل‌های آماده در محیط‌های ایزوله
• 10. استفاده از رابط کاربری سِیج‌میکر استودیو برای مدیریت پروژه‌ها
• 11. کار با نوت‌بوک‌های ژوپیتر در محیط ابری و کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها مطابق با استانداردهای ورودی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 13. استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون فارسی
• 14. به‌کارگیری مدل‌های بینایی ماشین برای تحلیل تصاویر و ویدئوها
• 15. آموزش تکنیک تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها بر روی داده‌های اختصاصی
• 16. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها و کنترل نسخه‌ها
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد دقت و فراخوانی
• 18. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 19. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 20. رمزنگاری اطلاعات در حین انتقال و ذخیره‌سازی در سِیج‌میکر
• 21. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های کاربری (IAM) در محیط‌های سازمانی
• 22. استقرار مدل‌ها به صورت سرویس‌های وب (Endpoint)
• 23. مانیتورینگ و نظارت بر سلامت مدل‌های مستقر شده در زمان اجرا
• 24. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 25. اتصال به پایگاه‌های داده سازمانی و یکپارچه‌سازی با مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. استفاده از خط‌لوله‌های (Pipeline) خودکار برای به‌روزرسانی مدل‌ها
• 27. پیاده‌سازی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار برای مدیریت بار کاری
• 28. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای گزارش‌دهی سازمانی
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی و بومی
• 30. ارائه راهکارهای نهایی برای بومی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها