کتاب آموزش جامع و کاربردی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش خدمات ابری در توسعه مدل‌ها
• 2. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای یادگیری ماشین
• 3. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها در فضای ابری
• 4. روش‌های استاندارد جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها در AWS
• 5. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب داده‌های ورودی برای مدل
• 6. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در AWS
• 7. پیاده‌سازی رگرسیون خطی و لجستیک در محیط سیج‌میکر
• 8. کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 9. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 10. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از ابزارهای اتوماتیک
• 11. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 12. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کانتینرهای داکر
• 14. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های سنگین
• 15. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش و بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 16. ارزیابی دقت و عملکرد مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص
• 18. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده برای مقیاس‌پذیری آموزش
• 19. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ در فضای ابری
• 20. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها برای افزایش سرعت پردازش
• 21. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با استفاده از ابزارهای نظارتی
• 22. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های عملیاتی
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 24. پیاده‌سازی خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های AWS
• 25. امنیت و کنترل دسترسی در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 26. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. آشنایی با مدل‌های زبانی و پردازش متن در AWS
• 28. کاربردهای بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 30. ارائه نتایج مدل و گزارش‌گیری از تحلیل‌های آماری
• 31. پروژه عملی: طراحی و آموزش یک مدل پیش‌بینی در محیط ابری