کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Amazon SageMaker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Amazon SageMaker

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud-based Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط کاربری و قابلیت‌های سرویس آمازون سیج‌میکر
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری با استفاده از IAM
• 4. آموزش آماده‌سازی محیط توسعه در SageMaker Studio
• 5. آشنایی با معماری و زیرساخت‌های محاسباتی در SageMaker
• 6. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter در فضای ابری
• 7. نحوه کار با مخازن داده در سرویس S3 برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های پردازشی SageMaker
• 9. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای بهینه برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. مفاهیم پایه و کاربردی SageMaker Ground Truth برای برچسب‌گذاری داده‌ها
• 11. آموزش استفاده از الگوریتم‌های پیش‌فرض و بهینه SageMaker
• 12. نحوه بارگذاری و استفاده از کانتینرهای داکر در SageMaker
• 13. ساختار و مدیریت وظایف آموزشی در سرویس SageMaker Training
• 14. تنظیمات هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 15. استفاده از قابلیت Automatic Model Tuning برای بهینه‌سازی خودکار
• 16. کار با Amazon SageMaker Debugger برای پایش فرآیند آموزش
• 17. مدیریت و نظارت بر منابع محاسباتی در طول آموزش مدل
• 18. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل در SageMaker Model Registry
• 19. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی (Endpoint Deployment)
• 20. مدیریت مقیاس‌پذیری و بارگذاری در سرویس‌های مستقر شده
• 21. آشنایی با SageMaker Inference Pipeline برای پیش‌پردازش و استنتاج
• 22. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با SageMaker Model Monitor
• 23. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift) در مدل‌های مستقر شده
• 24. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین
• 25. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با SageMaker Projects
• 26. آشنایی با پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در فضای ابری
• 27. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از SageMaker Neo
• 28. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیند آموزش و استنتاج
• 29. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 30. استفاده از SageMaker Clarify برای تحلیل سوگیری و تفسیرپذیری مدل
• 31. پیکربندی شبکه‌های اختصاصی برای امنیت بیشتر در SageMaker
• 32. تجمیع و گزارش‌گیری از نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی و کنترل نسخه مدل‌ها در محیط‌های سازمانی
• 34. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط عملیاتی
• 35. پیاده‌سازی سناریوهای یادگیری ماشین با استفاده از SDK پایتون
• 36. کار با SageMaker Experiments برای مقایسه نتایج آزمایش‌ها
• 37. یکپارچه‌سازی SageMaker با سایر سرویس‌های ابری برای تحلیل داده
• 38. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبانی از مدل‌های در حال اجرا
• 39. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 40. ارائه پروژه نهایی و استقرار یک سامانه هوشمند در محیط ابری