کتاب صوتی جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری (AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون
• 2. معماری سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
• 3. آشنایی با پلتفرم SageMaker و محیط‌های توسعه
• 4. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی در فضای ابری
• 5. استفاده از سرویس S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با AWS Glue
• 7. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 8. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کتابخانه SageMaker
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت شده در AWS
• 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 11. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 12. کاربرد یادگیری تقویتی در سرویس‌های ابری
• 13. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای سنجش
• 14. استفاده از Amazon Athena برای پرس‌وجوی داده‌ها
• 15. کار با پایگاه‌های داده NoSQL در مدل‌های هوشمند
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با فریم‌ورک‌های استاندارد
• 17. استفاده از GPU در محیط ابری برای پردازش‌های سنگین
• 18. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های آموزشی برای داده‌های کلان
• 19. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Hosting
• 20. مدیریت نقاط پایانی و سرویس‌دهی API
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌های مستقر شده
• 22. شناسایی و تحلیل انحراف داده در محیط عملیاتی
• 23. امنیت و مدیریت دسترسی در سرویس‌های یادگیری ماشین
• 24. پیاده‌سازی حریم خصوصی داده‌ها طبق استانداردهای سازمانی
• 25. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با AWS Step Functions
• 26. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. استفاده از SageMaker Pipelines برای مدیریت چرخه عمر
• 28. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 29. کاربرد سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services)
• 30. شناسایی متون و تصاویر با سرویس‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 31. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با Amazon Forecast
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با Amazon Personalize
• 33. مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در مقیاس سازمانی
• 34. استراتژی‌های عیب‌یابی و رفع خطا در مدل‌های ابری
• 35. مطالعه موردی: طراحی معماری یادگیری ماشین برای کسب‌وکارهای ایرانی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فنی و قانونی
• 37. جمع‌بندی و آمادگی برای آزمون مهندسی یادگیری ماشین AWS