کتاب جامع تخصصی پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای یادگیری ماشین در AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تخصصی پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین در پلتفرم‌های رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با سرویس‌های یادگیری ماشین در اکوسیستم آمازون وب سرویس
• 3. معماری و زیرساخت‌های داده در فضای ابری
• 4. روش‌های جمع‌آوری و انتقال داده به سرویس‌های ابری
• 5. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 6. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها در Amazon S3
• 7. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای برای تحلیل داده
• 8. بهینه‌سازی فرمت‌های داده برای افزایش سرعت آموزش مدل
• 9. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 10. مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پرکاربرد
• 11. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع مسئله و داده‌ها
• 12. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه Amazon SageMaker
• 13. آماده‌سازی نوت‌بوک‌های Jupyter در بستر ابری
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
• 15. آموزش مدل‌های سفارشی با استفاده از کانتینرهای Docker
• 16. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع Instance برای آموزش
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 18. استفاده از سیستم‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های حجیم
• 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای استاندارد
• 20. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل در محیط ابری
• 21. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های RESTful
• 22. استفاده از قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling) برای استنتاج
• 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با Amazon CloudWatch
• 24. ردیابی کیفیت مدل و شناسایی انحراف داده‌ها (Data Drift)
• 25. مدیریت چرخه حیات مدل با SageMaker Model Monitor
• 26. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 27. مدیریت هویت و دسترسی کاربران با AWS IAM
• 28. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت استراحت
• 29. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها در AWS
• 30. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
• 31. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 32. استفاده از هوش مصنوعی مولد در راهکارهای ابری
• 33. به‌کارگیری سرویس‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل متن و تصویر
• 34. طراحی معماری‌های مقرون‌به‌صرفه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 35. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی منابع ابری
• 36. بهترین شیوه‌های عملیاتی در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. مقیاس‌پذیری راهکارهای یادگیری ماشین در سطح سازمانی
• 38. حل چالش‌های رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 39. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه پیش‌بینی در بستر AWS