کتاب مدیریت و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد با استفاده از Amazon SageMaker و MLflow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد با استفاده از Amazon SageMaker و MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با پلتفرم Amazon SageMaker و نقش آن در MLOps
• 3. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در ابر
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. مدیریت آزمایش‌ها با استفاده از MLflow
• 6. ثبت و پیگیری پارامترها و معیارهای مدل در SageMaker
• 7. نسخه‌بندی مدل‌ها و مدیریت مصنوعات پروژه
• 8. استفاده از SageMaker Experiments برای سازماندهی فرآیند آموزش
• 9. مدیریت محیط‌های اجرایی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 11. استفاده از SageMaker Feature Store برای مدیریت داده‌ها
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از ابزارهای خودکار
• 14. ارزیابی مدل‌ها و تحلیل معیارهای عملکرد
• 15. نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی مولد در زمان اجرا
• 16. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از SageMaker Endpoints
• 17. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی بزرگ در پلتفرم SageMaker
• 18. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
• 19. خودکارسازی فرآیند آموزش و استقرار (CI/CD برای ML)
• 20. مانیتورینگ و شناسایی انحراف در داده‌ها و مدل‌ها
• 21. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در ابر
• 22. امنیت و حاکمیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 23. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در SageMaker
• 24. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای تیم‌های فنی
• 25. استراتژی‌های بازآموزی مدل و مدیریت نسخه‌های جدید
• 26. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در محیط عملیاتی
• 27. یکپارچه‌سازی MLflow با زیرساخت‌های ابری
• 28. مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی مولد و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 29. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها در ترافیک‌های بالا
• 30. بهترین تجربیات در نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های هوشمند