اکسپرس 24
کتاب تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

کتاب تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

تگ‌ها: پردازش ابری پیاده‌سازی ML در ابر خدمات ابری آمازون زیرساخت هوش مصنوعی مدل‌های یادگیری ماشین معماری داده در AWS مهندسی داده ابری مهندسی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین در AWS

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

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

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری (Cloud-based ML Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آمازون وب‌سرویس
  • 3. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس S3
  • 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
  • 5. کاوش و تحلیل داده‌ها با سرویس Amazon Athena
  • 6. آشنایی با محیط یکپارچه توسعه Amazon SageMaker Studio
  • 7. مدیریت نوت‌بوک‌های Jupyter در بستر فضای ابری
  • 8. مبانی یادگیری نظارت شده و انتخاب الگوریتم مناسب
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در SageMaker
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در SageMaker
  • 11. استفاده از الگوریتم‌های داخلی AWS برای تسریع آموزش مدل
  • 12. مهندسی ویژگی‌ها و بهینه‌سازی داده‌های ورودی
  • 13. مدیریت مجموعه‌داده‌های حجیم با Amazon Feature Store
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با استفاده از منابع ابری
  • 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 16. استفاده از SageMaker Debugger برای پایش فرآیند آموزش
  • 17. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل و ارزیابی معیارهای کارایی
  • 18. مدیریت و نسخه‌گذاری مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Registry
  • 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از Endpoints
  • 20. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های مستقر شده در AWS
  • 21. استفاده از AWS Lambda برای پیاده‌سازی استنتاج بدون سرور
  • 22. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با Amazon CloudWatch
  • 23. شناسایی و تحلیل انحراف مدل با SageMaker Model Monitor
  • 24. امنیت در خط لوله یادگیری ماشین و محافظت از داده‌های حساس
  • 25. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون در AWS
  • 26. طراحی خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
  • 27. خودکارسازی چرخه حیات یادگیری ماشین با MLOps
  • 28. استفاده از AWS Step Functions برای مدیریت فرآیندهای پیچیده
  • 29. یکپارچه‌سازی CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 31. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) برای پردازش متن
  • 32. آشنایی با سرویس‌های بینایی ماشین (Computer Vision) در AWS
  • 33. پیاده‌سازی راهکارهای پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend
  • 34. استفاده از Amazon Lex برای طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
  • 35. بهره‌گیری از خدمات ابری برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 36. تکنیک‌های یادگیری عمیق در بستر ابری با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب
  • 37. مدیریت GPU در خوشه‌های آموزشی برای افزایش سرعت محاسبات
  • 38. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های ابری
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Clarify
  • 40. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول حریم خصوصی در سیستم‌های ابری
  • 41. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا برای سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 42. استفاده از Amazon Elastic Inference برای بهینه‌سازی استنتاج
  • 43. بررسی موردی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند در AWS
  • 44. تحویل نهایی و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین ابری

📚 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.