فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در آمازون وب سرویس
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات امنیتی در AWS
• 4. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 5. مدیریت داده‌ها و ذخیره‌سازی در سرویس S3 برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از سرویس AWS Glue
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها در محیط SageMaker Notebooks
• 8. مبانی انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در محیط ابری
• 10. به‌کارگیری الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 13. استفاده از سرویس Amazon SageMaker Autopilot برای خودکارسازی فرآیند مدل‌سازی
• 14. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها با Amazon SageMaker Model Registry
• 15. ارزیابی عملکرد مدل و تحلیل خطاهای پیش‌بینی
• 16. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 17. مدیریت نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
• 18. استفاده از استنتاج دسته‌ای برای پردازش حجم بالای داده‌ها
• 19. مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌های مستقر شده با Amazon SageMaker Model Monitor
• 20. شناسایی و مقابله با انحراف داده‌ها در مدل‌های عملیاتی
• 21. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) برای بینایی ماشین
• 22. به‌کارگیری Amazon Rekognition برای پردازش و تحلیل تصاویر
• 23. استفاده از Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
• 24. پیاده‌سازی تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend
• 25. آشنایی با سرویس Amazon Lex برای طراحی رابط‌های کاربری گفتگو‌محور
• 26. بهره‌گیری از Amazon Forecast برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 27. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 28. مدیریت دسترسی‌ها با استفاده از AWS IAM در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. مقیاس‌پذیری مدل‌ها با استفاده از قابلیت‌های Auto Scaling
• 31. استفاده از خط لوله‌های CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 32. یکپارچه‌سازی SageMaker Pipelines در فرآیند توسعه
• 33. استفاده از سرویس AWS Step Functions برای خودکارسازی گردش کارها
• 34. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از Amazon EMR و یادگیری ماشین
• 35. پیاده‌سازی یادگیری عمیق در بستر ابری با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 36. مدیریت گراف‌های دانش در بستر ابری با Amazon Neptune
• 37. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول شفافیت در مدل‌ها
• 38. راهکارهای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترها
• 39. ارائه گزارش نهایی و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین در AWS