کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های آمازون
• 2. آشنایی با پلتفرم یادگیری ماشین در فضای ابری
• 3. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی زیرساخت‌های ابری
• 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش مهندس یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای توسعه مدل
• 6. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های حجیم در فضای ابری
• 7. روش‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از سرویس‌های ابری
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در فضای ابری
• 10. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در محیط ابری
• 13. تکنیک‌های طبقه‌بندی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس وسیع
• 15. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 17. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در کلاسترهای ابری
• 18. مدیریت و نظارت بر چرخه‌ حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 20. طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های خودکار یادگیری ماشین
• 21. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی پیش‌ساخته برای پردازش متن
• 22. کاربرد بینایی ماشین در پروژه‌های ابری
• 23. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از سرویس‌های پیش‌بینی ابری
• 24. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌های مستقر شده
• 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری
• 26. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در فضای ابری
• 27. مقیاس‌پذیری خودکار برای سرویس‌های استنتاج هوش مصنوعی
• 28. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری الگوریتمی
• 29. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای کسب‌وکار
• 30. استانداردهای گزارش‌دهی و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 31. ارزیابی نهایی و آمادگی برای آزمون تخصصی مهندسی یادگیری ماشین آمازون