کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker در زیرساخت‌های ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی ابری
• 2. آشنایی با معماری سرویس Amazon SageMaker
• 3. راه‌اندازی محیط کاربری و پیکربندی دسترسی‌ها در کنسول AWS
• 4. مدیریت هویت و دسترسی‌ها با استفاده از IAM در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط SageMaker
• 6. استفاده از Jupyter Notebook برای تحلیل داده‌های کلان
• 7. اتصال به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری S3 جهت مدیریت داده‌ها
• 8. بررسی انواع نمونه‌های محاسباتی در AWS برای آموزش مدل
• 9. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای یادگیری ماشین
• 10. بارگذاری و پردازش داده‌ها با فرمت‌های استاندارد صنعتی
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 13. استفاده از SageMaker Ground Truth برای برچسب‌گذاری داده‌ها
• 14. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
• 16. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 17. ساخت نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
• 18. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 19. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها در محیط ابری
• 20. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 21. امنیت داده‌ها در پردازش‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 22. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 23. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار با استفاده از SageMaker Pipelines
• 24. استفاده از SageMaker Studio برای مدیریت پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 25. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی مدل‌های ابری با CloudWatch
• 26. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری
• 27. توزیع فرآیند آموزش مدل بر روی چندین گره محاسباتی
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در Amazon SageMaker
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌های کلان
• 30. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیر برای مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 31. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های تحلیل داده AWS
• 32. رعایت ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 33. آینده هوش مصنوعی ابری و چشم‌انداز فناوری‌های نوین در کشور