کتاب صوتی راهکارهای عملی پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آمازون در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت آمازون سِیج‌میکر
• 3. معماری و اجزای تشکیل‌دهنده سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات اولیه دسترسی در AWS IAM
• 5. کار با نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده در SageMaker Studio
• 6. مبانی ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس S3 برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و تحلیل اکتشافی با استفاده از SageMaker Data Wrangler
• 8. مدیریت و نسخه‌بندی مجموعه‌داده‌ها با SageMaker Feature Store
• 9. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و بهینه‌شده در SageMaker
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل‌ها
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت با استفاده از ابزارهای AWS
• 13. استفاده از کانتینرهای داکر برای اجرای مدل‌های سفارشی
• 14. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های EC2
• 15. آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 16. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Monitor
• 17. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب (Endpoints)
• 18. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با استفاده از SageMaker Pipelines
• 19. خودکارسازی فرایند آموزش و استقرار (MLOps) در محیط ابری
• 20. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 21. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در پلتفرم سِیج‌میکر
• 22. بررسی ملاحظات اخلاقی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 25. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای بینایی ماشین
• 26. به‌کارگیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی در سرویس‌های آمازون
• 27. یکپارچه‌سازی سِیج‌میکر با سایر سرویس‌های تحلیلی AWS
• 28. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج مدل در محیط عملیاتی
• 29. مدیریت نسخه‌های مدل با استفاده از Model Registry
• 30. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج در ترافیک‌های بالا
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از الگوریتم‌های ابری
• 32. نظارت بر مصرف منابع و بهینه‌سازی عملکرد سیستم
• 33. گزارش‌گیری و مصورسازی نتایج مدل‌ها در محیط ابری
• 34. استفاده از معماری‌های بدون سرور (Serverless) در کنار یادگیری ماشین
• 35. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 36. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار
• 37. آمادگی برای استقرار مدل‌ها در مقیاس صنعتی
• 38. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی ابری
• 39. آینده هوش مصنوعی و نقش سرویس‌های ابری در توسعه ملی
• 40. نکات کلیدی در نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های یادگیری ماشین