کتاب صوتی مبانی کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از رایانش ابری در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری خدمات ابری آمازون برای یادگیری ماشین
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و ابزارهای مدیریت ابر
• 4. مبانی داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 5. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 6. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی ابری آمازون برای داده‌های حجیم
• 7. مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و کاربرد آن در سامانه‌های ابری
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از ابزارهای ابری
• 9. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های رایانش توزیع‌شده
• 11. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری
• 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 13. مفاهیم یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی داده‌ها
• 14. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 15. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 16. استفاده از زیرساخت‌های محاسباتی پرقدرت برای آموزش شبکه‌های عصبی
• 17. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 18. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی با سرویس‌های ابری
• 19. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و پایش سلامت سیستم در تولید
• 20. مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. امنیت در خط لوله داده و محافظت از مدل‌های مستقر شده
• 22. مقیاس‌پذیری خودکار در پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین
• 23. تجزیه و تحلیل هزینه‌های محاسباتی و مدیریت منابع ابری
• 24. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 25. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل تصاویر و پردازش زبان طبیعی در ابر
• 26. شبیه‌سازی و تست مدل‌ها در محیط‌های ایزوله ابری
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 28. آینده یادگیری ماشین و نقش زیرساخت‌های ابری در توسعه پایدار
• 29. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه یادگیری ماشین در بستر ابری