MAPress
کتاب آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از خدمات AWS برای مهندسان ML

کتاب آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از خدمات AWS برای مهندسان ML

تگ‌ها: AWS AWS Associate ML Engineer آموزش مدل خدمات AWS مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین در ابر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از خدمات AWS برای مهندسان ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در ابر

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه ای بر خدمات AWS برای یادگیری ماشین
  • 5. معماری کلی خدمات AWS برای ML
  • 6. انتخاب سرویس مناسب AWS برای آموزش مدل
  • 7. آماده سازی داده ها برای آموزش مدل
  • 8. بارگذاری داده ها در Amazon S3
  • 9. مفاهیم ذخیره سازی داده در AWS
  • 10. استفاده از Amazon SageMaker برای مدیریت داده
  • 11. پایپ لاین های داده در SageMaker
  • 12. پیش پردازش داده ها با SageMaker Data Wrangler
  • 13. پاکسازی و نرمال سازی داده ها
  • 14. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 15. ایجاد ویژگی های جدید
  • 16. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 17. مدیریت مجموعه داده ها
  • 18. استفاده از Amazon FSx برای حجم داده های بزرگ
  • 19. مفاهیم فضای ذخیره سازی توزیع شده
  • 20. آموزش مدل های یادگیری ماشین
  • 21. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 22. آموزش مدل های یادگیری نظارت شده
  • 23. رگرسیون خطی
  • 24. رگرسیون لجستیک
  • 25. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. درختان تصمیم
  • 27. جنگل های تصادفی
  • 28. مدل های Boosting (مانند XGBoost)
  • 29. آموزش مدل های یادگیری بدون نظارت
  • 30. خوشه بندی (Clustering)
  • 31. K-Means
  • 32. DBSCAN
  • 33. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 34. تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 35. تکنیک های تجزیه و تحلیل پنهان معنایی (LSA)
  • 36. آموزش مدل های یادگیری تقویتی
  • 37. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
  • 38. الگوریتم های Q-Learning
  • 39. Deep Q-Networks (DQN)
  • 40. استفاده از Amazon SageMaker Training Jobs
  • 41. فریمورک های پشتیبانی شده در SageMaker
  • 42. TensorFlow
  • 43. PyTorch
  • 44. Scikit-learn
  • 45. استقرار محیط آموزشی در SageMaker
  • 46. پیکربندی منابع محاسباتی
  • 47. استفاده از انواع Instance مناسب
  • 48. مدیریت هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 49. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 50. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 51. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 52. استفاده از SageMaker Hyperparameter Tuning Jobs
  • 53. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 54. لاگینگ و مانیتورینگ با CloudWatch
  • 55. تشخیص و رفع اشکال در آموزش
  • 56. مقایسه نتایج آموزش با معیارهای ارزیابی
  • 57. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 58. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 59. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 60. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 61. ضریب تعیین (R-squared)
  • 62. معیارهای ارزیابی برای طبقه بندی
  • 63. دقت (Accuracy)
  • 64. صحت (Precision)
  • 65. بازیابی (Recall)
  • 66. امتیاز F1
  • 67. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
  • 68. منحنی ROC و AUC
  • 69. استفاده از SageMaker Experiments برای ردیابی
  • 70. مدیریت نسخه های مدل
  • 71. ذخیره سازی مدل های آموزش دیده در S3
  • 72. ساخت Image سفارشی برای SageMaker
  • 73. کانتینرهای Docker برای آموزش
  • 74. استفاده از SageMaker SDK
  • 75. نوشتن اسکریپت های آموزشی
  • 76. آموزش توزیع شده (Distributed Training)
  • 77. مفاهیم موازی سازی داده و مدل
  • 78. استفاده از SageMaker Distributed Training
  • 79. مدیریت هزینه در آموزش مدل
  • 80. انتخاب Instance مناسب برای صرفه جویی
  • 81. استفاده از Spot Instances
  • 82. بهینه سازی اندازه دسته (Batch Size)
  • 83. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 84. استقرار مدل های آموزش دیده
  • 85. انتخاب سرویس مناسب برای استقرار
  • 86. Amazon SageMaker Endpoints
  • 87. استقرار مدل های Real-time
  • 88. استقرار مدل های Batch Transform
  • 89. استقرار مدل های Serverless
  • 90. مانیتورینگ مدل های مستقر شده
  • 91. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 92. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 93. استفاده از SageMaker Model Monitor
  • 94. بهبود مستمر مدل ها
  • 95. بازآموزی مدل ها با داده های جدید
  • 96. مدیریت مجموعه داده ها برای بازآموزی
  • 97. تست A/B برای مقایسه مدل ها
  • 98. مفاهیم امنیت در خدمات AWS ML
  • 99. مدیریت دسترسی با IAM
  • 100. رمزنگاری داده ها در S3

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.