اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

کتاب آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

تگ‌ها: آموزش AWS ML پردازش ابری داده‌کاوی سرویس‌های ابری AWS مدل‌های یادگیری ماشین مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های آمازون برای یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای آموزش مدل‌ها
  • 3. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مجموعه‌های داده در فضای ابری
  • 4. استفاده از سرویس اس‌تری برای ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
  • 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های سیج‌میکر
  • 6. مهندسی ویژگی‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
  • 7. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در محیط ابری
  • 9. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از مدل‌های دسته‌بندی
  • 10. کاربرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 11. معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه در سیج‌میکر
  • 12. کار با نوت‌بوک‌های سیج‌میکر برای تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 13. آموزش مدل‌ها با استفاده از کانتینرهای داخلی آمازون
  • 14. استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر برای افزایش سرعت آموزش
  • 15. شخصی‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از کانتینرهای داکر اختصاصی
  • 16. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های ابری
  • 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
  • 18. استفاده از قابلیت تنظیم خودکار هایپرپارامترها در سیج‌میکر
  • 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها برای مجموعه‌های داده بزرگ
  • 20. استفاده از نقاط بازرسی برای مدیریت فرآیند آموزش‌های طولانی
  • 21. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت آموزش مدل با استفاده از کلاود‌واچ
  • 22. تحلیل توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
  • 23. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 24. شناسایی و رفع بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
  • 25. استفاده از قابلیت‌های نقد و بررسی مدل در محیط ابری
  • 26. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده برای پیش‌بینی‌های بلادرنگ
  • 27. مدیریت پایانی و بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش در فضای ابری
  • 28. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های یادگیری ماشین
  • 29. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 30. یکپارچه‌سازی خط لوله آموزش با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 31. کاربرد یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری آمازون
  • 32. تنظیمات شبکه و اتصالات امن برای محیط‌های آموزش مدل
  • 33. بررسی محدودیت‌ها و سهمیه‌های سرویس‌های ابری
  • 34. مستندسازی فرآیند آموزش و نگهداری نسخه‌های مدل
  • 35. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 36. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
  • 37. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در آمازون
  • 38. استفاده از خط‌لوله‌های سیج‌میکر برای خودکارسازی آموزش
  • 39. پیکربندی محیط‌های تست و عملیاتی برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 40. راهکارهای مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های پیچیده

📚 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.