کتاب راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker در زیرساخت‌های داده‌محور با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker در زیرساخت‌های داده‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سکوهای ابری (Cloud Platforms) و یادگیری ماشین یکپارچه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه در رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. معرفی معماری و قابلیت‌های کلیدی Amazon SageMaker
  • 3. مدیریت چرخه حیات یادگیری ماشین در بستر ابر
  • 4. آماده‌سازی زیرساخت‌های داده‌محور برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 5. اتصال و یکپارچه‌سازی منابع داده با Amazon S3 و SageMaker
  • 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان با استفاده از SageMaker Data Wrangler
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها و مدیریت داده‌های آموزشی در مقیاس بالا
  • 8. مبانی یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
  • 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری توزیع‌شده
  • 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از SageMaker Automatic Model Tuning
  • 11. استفاده از SageMaker Studio برای مدیریت یکپارچه پروژه‌ها
  • 12. کاربرد نوت‌بوک‌های Jupyter در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 13. مدیریت محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 14. مستندسازی و کنترل نسخه مدل‌ها در SageMaker
  • 15. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی (Deployment)
  • 16. مدیریت نقاط پایانی (Endpoints) برای استنتاج بلادرنگ
  • 17. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار
  • 18. نظارت بر عملکرد مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Monitor
  • 19. تحلیل انحراف داده‌ها و مدل در محیط عملیاتی
  • 20. پیاده‌سازی یادگیری ماشین ایمن با رعایت استانداردهای دسترسی
  • 21. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع رایانشی در SageMaker
  • 22. استفاده از SageMaker Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های مدل
  • 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق با Frameworkهای استاندارد
  • 24. پیاده‌سازی استراتژی‌های یادگیری انتقالی در بستر ابری
  • 25. بررسی معماری‌های مرجع در پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌محور
  • 26. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطا در خط لوله‌های یادگیری ماشین
  • 27. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در راهکارهای ابری
  • 28. به‌کارگیری SageMaker Clarify برای ارزیابی عدالت و شفافیت مدل
  • 29. مدیریت مدل‌های بزرگ و بهینه‌سازی استنتاج
تگ‌ها: Amazon SageMaker آمازون سیج‌میکر پردازش ابری تحلیل داده‌های کلان زیرساخت هوشمند مدیریت داده‌ها هوش مصنوعی هوش مصنوعی یکپارچه یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.