کتاب جامع آمادگی آزمون تخصصی یادگیری ماشین AWS با رویکرد مهندسی داده و هوش مصنوعی کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون تخصصی یادگیری ماشین AWS با رویکرد مهندسی داده و هوش مصنوعی کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون
• 2. معماری سرویس‌های هوش مصنوعی در بستر ابری
• 3. مدیریت داده‌ها و پایگاه‌های داده در AWS
• 4. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی ابری S3 برای داده‌های عظیم
• 5. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 7. تبدیل و یکپارچه‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سرویس SageMaker
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت شده در محیط AWS
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 12. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 13. مدیریت و پایش مدل‌ها پس از استقرار
• 14. تکنیک‌های یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری
• 15. پردازش زبان طبیعی با استفاده از سرویس Comprehend
• 16. تحلیل تصاویر و بینایی ماشین با سرویس Rekognition
• 17. سرویس‌های تحلیل متون و استخراج داده‌های هوشمند
• 18. امنیت در یادگیری ماشین و حفاظت از داده‌ها در ابر
• 19. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 20. مانیتورینگ و ثبت وقایع با سرویس CloudWatch
• 21. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در AWS
• 22. طراحی خط لوله داده با استفاده از SageMaker Pipelines
• 23. استفاده از Docker و کانتینرها در استقرار مدل‌های هوشمند
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های ابری
• 26. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌ها با سرویس Forecast
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در لبه شبکه با Greengrass
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های Lambda و API Gateway
• 29. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا تولید
• 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای سنجش عملکرد
• 31. استراتژی‌های انتخاب مدل مناسب برای مسائل تجاری
• 32. مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 33. انطباق با استانداردهای امنیت داده در پروژه‌های ابری
• 34. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل در محیط‌های توزیع‌شده
• 35. استفاده از سرویس‌های تحلیل داده‌های حجیم با EMR
• 36. کاربرد تحلیل نمودارها و روابط در یادگیری ماشین
• 37. اتوماسیون عملیات یادگیری ماشین یا MLOps
• 38. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 39. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی و حافظه در مدل‌ها
• 40. آمادگی برای آزمون تخصصی و تحلیل نمونه سوالات استاندارد