کتاب صوتی جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون
• 2. معماری سرویس‌های ابری برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر و محیط‌های توسعه
• 4. مدیریت داده‌ها در فضای ابری با آمازون اس‌تری
• 5. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از ابزارهای ابری
• 6. استفاده از آمازون آتنا برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 7. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از پردازش ابری
• 8. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس نوع مسئله
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس آمازون سیج‌میکر
• 10. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 11. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. استفاده از الگوریتم‌های پیش‌ساخته در کتابخانه آمازون
• 13. به‌کارگیری یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری
• 14. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل با استفاده از ابزارهای ابری
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 16. طراحی و پیاده‌سازی نقاط پایانی برای استنتاج مدل
• 17. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 18. امنیت و مدیریت دسترسی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 19. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط تولید
• 20. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از آمازون کانتینر برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. یکپارچه‌سازی خط لوله داده و هوش مصنوعی با استفاده از سی‌آی‌سی‌دی
• 24. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در کلاسترهای ابری
• 25. استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های جریانی
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود و امن
• 27. اخلاق و انطباق در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 28. نکات فنی در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های ابری
• 29. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری ماشین ابری
• 30. پروژه نهایی طراحی و استقرار یک سامانه هوش مصنوعی ابری