کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Amazon SageMaker

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Amazon SageMaker

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های پردازش هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی پلتفرم آمازون سِیج‌میکر و قابلیت‌های آن
• 2. تنظیمات اولیه محیط کاربری و مدیریت دسترسی‌ها در AWS
• 3. ساختار داده‌ها و مدیریت مخازن در سرویس S3 برای یادگیری ماشین
• 4. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه SageMaker Studio
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل در محیط ابری
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SageMaker Processing
• 7. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و بهینه‌شده سِیج‌میکر
• 8. مفهوم نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده و اجرای کد در محیط ابری
• 9. انتخاب و پیکربندی نمونه‌های پردازشی مناسب برای آموزش مدل
• 10. تکنیک‌های بارگذاری و تبدیل فرمت داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کانتینرهای داکر
• 12. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل و نسخه‌بندی در SageMaker
• 13. تنظیم پارامترهای مدل و بهینه‌سازی خودکار هایپرپارامترها
• 14. نظارت بر فرآیند آموزش مدل و تحلیل لاگ‌ها
• 15. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده به عنوان سرویس‌های ابری (Endpoints)
• 16. مدیریت مقیاس‌پذیری و بارگذاری خودکار در سرویس‌های استقرار یافته
• 17. تکنیک‌های تست و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 18. مانیتورینگ کیفیت مدل و شناسایی انحراف داده‌ها در طول زمان
• 19. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در AWS
• 20. بررسی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پیاده‌سازی‌های ابری
• 21. یکپارچه‌سازی SageMaker با سایر سرویس‌های تحلیل داده آمازون
• 22. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 23. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار یادگیری ماشین (SageMaker Pipelines)
• 24. استفاده از قابلیت‌های یادگیری تقویتی در پلتفرم ابری
• 25. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
• 26. مدیریت مدل‌های بزرگ و تکنیک‌های توزیع‌شده در آموزش
• 27. امنیت زیرساخت و ایزوله‌سازی شبکه‌ای در محیط سِیج‌میکر
• 28. ارائه خروجی مدل به صورت API برای کاربردهای سازمانی
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند استقرار مدل
• 30. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل رفتار مدل در محیط عملیاتی
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی لبه (Edge Computing)
• 32. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد مدل‌های تولیدی
• 33. مدیریت دسترسی‌های امنیتی با استفاده از سرویس IAM
• 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 35. استفاده از محیط‌های آزمایشگاهی برای شبیه‌سازی سناریوهای واقعی
• 36. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی مدل‌های هوشمند
• 37. بررسی استانداردهای اخلاقی در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 38. تلفیق یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده ابری