فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker JumpStart

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon SageMaker JumpStart

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: سکوهای ابری توسعه مدل‌های یادگیری ماشین (Cloud-based Machine Learning Platforms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. معرفی اکوسیستم آمازون وب سرویس و سرویس Amazon SageMaker
• 3. مبانی و قابلیت‌های کلیدی SageMaker JumpStart
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات اولیه در کنسول AWS
• 5. بررسی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در JumpStart
• 6. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پروژه و داده‌ها
• 7. استقرار سریع مدل‌ها با استفاده از قابلیت JumpStart
• 8. مدیریت و پیکربندی منابع پردازشی در SageMaker
• 9. آشنایی با مفاهیم یادگیری انتقالی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای متناسب‌سازی مدل
• 11. تنظیم پارامترهای آموزشی در محیط ابری
• 12. اجرای فرآیند آموزش مدل بر روی داده‌های اختصاصی
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی پس از آموزش
• 14. استفاده از محیط‌های Jupyter Notebook در SageMaker
• 15. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش مصرف منابع و هزینه‌ها
• 16. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در قالب Endpointهای عملیاتی
• 17. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با استفاده از Model Registry
• 18. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 19. آشنایی با ابزارهای امنیتی در SageMaker برای حفاظت از داده‌ها
• 20. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری با AWS IAM
• 21. به‌کارگیری پروتکل‌های امنیتی در تبادل داده‌ها با فضای ابری
• 22. مبانی مقیاس‌پذیری و مدیریت ترافیک در مدل‌های استقرار یافته
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند استقرار مدل
• 24. آشنایی با تکنیک‌های استنتاج سریع در مدل‌های یادگیری عمیق
• 25. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل و تفسیر نتایج
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های جانبی
• 27. خودکارسازی خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
• 28. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در JumpStart
• 29. پیاده‌سازی راهکارهای پردازش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های آماده
• 30. شناسایی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 31. تنظیم دقیق مدل‌های بینایی ماشین برای کاربردهای خاص
• 32. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی از طراحی تا بهره‌برداری
• 33. بررسی هزینه‌های سرویس‌های ابری و مدیریت بودجه پروژه
• 34. مستندسازی فرآیند توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. مطالعه موردی: استقرار مدل‌های تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 36. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر در بستر ابری
• 37. رعایت اخلاق حرفه‌ای و چارچوب‌های فنی در توسعه مدل‌ها
• 38. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه در سکوهای ابری