کتاب مهندسی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری AWS: راهنمای جامع آمادگی آزمون MLA-C01 با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری AWS: راهنمای جامع آمادگی آزمون MLA-C01

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری در پلتفرم آمازون وب سرویس
• 2. معماری سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس S3
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
• 6. کاوش داده‌ها و تحلیل آماری با Amazon Athena
• 7. مهندسی ویژگی‌ها برای بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 8. معرفی سرویس Amazon SageMaker و محیط‌های توسعه
• 9. پیاده‌سازی نوت‌بوک‌های Jupyter در فضای ابری
• 10. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در SageMaker
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های ابری
• 12. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 13. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در AWS
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به صورت Endpoint
• 16. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها در سرویس‌های ابری
• 17. مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌های مستقر با SageMaker Model Monitor
• 18. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها با SageMaker Pipelines
• 19. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 20. رمزنگاری داده‌ها در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 21. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع رایانشی در AWS
• 22. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services)
• 23. کاربرد Amazon Rekognition در بینایی ماشین
• 24. پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend
• 25. استفاده از Amazon Transcribe برای تبدیل صوت به متن
• 26. تحلیل داده‌های سری زمانی با Amazon Forecast
• 27. تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های صنعتی با Amazon Lookout
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با AWS Lambda
• 29. استفاده از Docker و کانتینرها در استقرار مدل‌ها
• 30. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با SageMaker Model Registry
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌ها
• 32. بهترین روش‌های معماری امن در محیط‌های ابری
• 33. تطبیق مدل‌ها با استانداردهای حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 34. آمادگی برای آزمون تخصصی MLA-C01
• 35. استراتژی‌های پاسخ‌دهی به سوالات سناریومحور آزمون
• 36. مرور الگوهای طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین در AWS