کتاب اتوماسیون و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (AWS) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
• 2. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل در محیط ابری
• 4. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها با استفاده از سرویس‌های ابری
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان
• 6. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
• 8. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 9. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای استاندارد
• 10. مفاهیم پایه اتوماسیون در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 11. معرفی ابزارهای خط لوله داده و یادگیری ماشین
• 12. ساخت خط لوله‌های پردازش داده به صورت خودکار
• 13. توسعه محیط‌های توسعه ابری برای یادگیری ماشین
• 14. کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با داکر
• 15. استقرار مدل‌ها به صورت سرویس‌های وب
• 16. استفاده از معماری بدون سرور برای اجرای مدل‌ها
• 17. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 19. مدیریت نسخه‌های مدل و کنترل تغییرات
• 20. ایجاد خط لوله‌های یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم
• 21. تست خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 23. مدیریت منابع و بهینه‌سازی هزینه‌های ابری
• 24. مانیتورینگ و ثبت وقایع در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 25. شناسایی و رفع خطاهای مدل در محیط تولید
• 26. بروزرسانی مداوم مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 27. استفاده از محیط‌های آزمایشگاهی برای ارزیابی مدل
• 28. مدیریت چرخه‌های بازخورد کاربر در سیستم‌های هوشمند
• 29. مستندسازی مراحل استقرار و پیکربندی سیستم‌ها
• 30. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 31. رعایت استانداردهای بومی در نگهداری داده‌ها
• 32. مدیریت بحران و بازیابی در سرویس‌های ابری
• 33. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های مستقر شده
• 34. تجمیع نتایج و گزارش‌گیری خودکار از عملکرد مدل
• 35. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و ایمن برای توسعه
• 36. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. تکنیک‌های افزایش امنیت در تبادل داده با مدل