اکسپرس 24
کتاب اتوماسیون و استقرار عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

کتاب اتوماسیون و استقرار عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

تگ‌ها: Amazon Web Services AWS اتوماسیون استقرار استقرار مدل رایانش ابری عملیات یادگیری ماشین مدل‌های یادگیری ماشین مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی 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 اتوماسیون و استقرار عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با سرویس‌های کلیدی AWS در حوزه هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم پایه اتوماسیون در چرخه‌ حیات یادگیری ماشین
  • 4. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای استقرار مدل‌ها
  • 6. مدیریت دسترسی و امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
  • 7. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها با سرویس S3 برای آموزش مدل
  • 8. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker و قابلیت‌های آن
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری
  • 10. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر SageMaker
  • 12. استفاده از الگوریتم‌های داخلی AWS برای تسریع آموزش
  • 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از ابزارهای اتوماتیک
  • 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 15. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی (Endpoint Deployment)
  • 16. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در مدل‌های مستقر شده
  • 17. ایجاد خط لوله (Pipeline) برای اتوماسیون آموزش و استقرار
  • 18. استفاده از AWS Step Functions برای هماهنگی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 19. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی
  • 20. شناسایی و مدیریت انحراف داده‌ها (Data Drift) در مدل‌های فعال
  • 21. اتوماسیون بازآموزی مدل با استفاده از رویدادها
  • 22. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های میکروسرویس AWS
  • 23. استفاده از Docker و کانتینرها برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مدیریت مخازن تصاویر کانتینر با سرویس ECR
  • 25. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی (Blue-Green Deployment)
  • 26. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در زمان انتقال و استقرار
  • 27. استفاده از AWS CloudFormation برای مدیریت زیرساخت به عنوان کد
  • 28. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچگی برای کدهای یادگیری ماشین
  • 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌های ابری
  • 30. تأمین پایداری و در دسترس بودن مدل‌های هوش مصنوعی
  • 31. مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Registry
  • 32. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با مقررات ملی
  • 33. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای بهبود بهره‌وری در سامانه‌های سازمانی
  • 34. مستندسازی و گزارش‌گیری خودکار از عملکرد مدل‌ها
  • 35. توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین با رویکرد DevOps و MLOps
  • 36. پیکربندی شبکه و دسترسی‌های امنیتی برای محیط‌های استقرار
  • 37. استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در پروژه‌های ML
  • 38. بررسی موردی استقرار مدل‌های پردازش متن در فضای ابری
  • 39. بررسی موردی استقرار مدل‌های بینایی ماشین در فضای ابری
  • 40. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری با استفاده از نمونه‌های Spot
  • 41. استفاده از ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری برای بهبود مستمر مدل
  • 42. مدیریت نسخه‌های مدل و بازگشت به نسخه‌های قبلی
  • 43. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل بلادرنگ (Real-time Inference)
  • 44. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های مستقر شده
  • 45. ارتباط بین پایگاه‌های داده و سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 46. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های ورودی به مدل‌های ابری
  • 47. تأمین امنیت در برابر حملات تزریق داده به مدل‌ها
  • 48. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل هزینه‌های عملیاتی
  • 49. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک چرخه کامل استقرار مدل در AWS

📚 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.