کتاب صوتی راهکارهای عملی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون سِیج‌مِیکر (Amazon SageMaker)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون سِیج‌مِیکر (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین ابری و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آمازون در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و زیرساخت‌های آمازون سِیج‌مِیکر
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری با رعایت استانداردهای ملی
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه در سِیج‌مِیکر نوت‌بوک
• 5. مبانی کار با داده‌ها در سرویس ذخیره‌سازی ابری آمازون
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از پردازش‌های توزیع‌شده
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها در محیط ابری
• 8. بهینه‌سازی فرمت داده‌ها برای افزایش سرعت آموزش مدل
• 9. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین داخلی در سِیج‌مِیکر
• 10. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 11. استفاده از محیط‌های کانتینری برای اجرای مدل‌ها
• 12. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 13. پایش و نظارت بر فرآیند آموزش مدل در زمان واقعی
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل نتایج
• 15. روش‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 16. پیاده‌سازی نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
• 17. مدیریت مقیاس‌پذیری در سرویس‌های استنتاج ابری
• 18. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در سِیج‌مِیکر
• 19. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 20. خودکارسازی خط لوله یادگیری ماشین با سِیج‌مِیکر پایپ‌لاینز
• 21. مدیریت چرخه عمر مدل از آموزش تا استقرار
• 22. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده‌ها
• 23. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین با رعایت حریم خصوصی
• 24. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیندهای ابری
• 25. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. یکپارچه‌سازی سِیج‌مِیکر با سایر سرویس‌های تحلیل داده
• 27. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع در پروژه‌های ابری
• 28. اصول اخلاقی در توسعه و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی
• 29. مطالعه موردی پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در حوزه‌های صنعتی
• 30. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل خروجی مدل‌ها
• 31. تکنیک‌های رفع اشکال و خطایابی در مدل‌های ابری
• 32. به‌روزرسانی مدل‌ها و بازآموزی در محیط تولید
• 33. بررسی نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال صنایع کشور
• 34. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده بر بستر زیرساخت‌های ابری
• 35. اصول نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های یادگیری ماشین
• 36. مدیریت تیم‌های توسعه هوش مصنوعی در پروژه‌های ابری
• 37. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های سنگین
• 38. راهکارهای افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های پیچیده
• 39. آینده‌نگری و توسعه مهارت‌های تخصصی در حوزه هوش مصنوعی ابری