اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس Amazon SageMaker

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس Amazon SageMaker

تگ‌ها: Amazon SageMaker آمازون سیج‌میکر آموزش مدل هوش مصنوعی پردازش داده‌ها رایانش ابری زیرساخت‌های ابری علوم داده هوش مصنوعی 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 پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس Amazon SageMaker

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

موضوع میانی: سکوهای ابری برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (Cloud-based Machine Learning Platforms)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت Amazon SageMaker
  • 3. امنیت و مدیریت دسترسی در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
  • 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نوت‌بوک‌های Jupyter در SageMaker
  • 5. مبانی کار با مخازن داده و سرویس Amazon S3 برای ذخیره‌سازی مدل‌ها
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها در فضای ابری
  • 7. معرفی فرمت‌های داده‌ای بهینه برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و آماده‌به‌کار در SageMaker
  • 9. انتخاب و پیکربندی نمونه‌های محاسباتی (Instance Types) بر اساس نیاز پروژه
  • 10. روش‌های بارگذاری داده‌های آموزشی از منابع محلی به فضای ابری
  • 11. ساختار و عملکرد کانتینرهای Docker در اکوسیستم SageMaker
  • 12. پیاده‌سازی اسکریپت‌های آموزشی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
  • 13. مدیریت پارامترهای مدل و بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 14. تکنیک‌های مانیتورینگ و رصد لحظه‌ای مراحل آموزش مدل
  • 15. بررسی خطاهای رایج در حین آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. استفاده از قابلیت Managed Spot Training برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 17. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های آموزش‌دیده
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای آماری دقیق
  • 19. به‌کارگیری تکنیک‌های اعتبارسنجی برای اطمینان از دقت مدل
  • 20. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 21. ایجاد نقاط پایانی (Endpoints) برای ارائه خدمات استنتاجی
  • 22. مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌های استنتاجی برای پاسخ‌دهی سریع‌تر
  • 24. پایش عملکرد مدل پس از استقرار و شناسایی انحراف در داده‌ها
  • 25. امنیت داده‌ها در حین انتقال و پردازش ابری
  • 26. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه برای مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 27. آموزش توزیع‌شده مدل‌های حجیم بر روی چندین گره محاسباتی
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
  • 30. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 31. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های ابری در مقیاس صنعتی
  • 32. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
  • 33. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی در محیط ابری
  • 34. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای کاربردی
  • 35. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 36. مدیریت چرخه‌ی حیات یادگیری ماشین (MLOps) در محیط SageMaker
  • 37. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 38. ارتقای مدل‌ها و بازآموزی دوره‌ای بر اساس داده‌های جدید
  • 39. چشم‌انداز توسعه سامانه‌های هوشمند در ایران با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین

📚 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.