اکسپرس 24
کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر ابری AWS (نسخه MLA-C01)

کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر ابری AWS (نسخه MLA-C01)

تگ‌ها: آزمون AWS آموزش MLA-C01 رایانش ابری سرویس های ابری آمازون علوم داده مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی هوش مصنوعی ابری یادگیری ماشین 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 جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین در بستر ابری AWS (نسخه MLA-C01)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های آمازون
  • 2. نقش مهندس یادگیری ماشین در اکوسیستم ابری
  • 3. مروری بر سرویس‌های اصلی یادگیری ماشین در AWS
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین در محیط ابری
  • 5. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها در Amazon S3
  • 6. مدیریت و پردازش داده‌ها با استفاده از AWS Glue
  • 7. کاوش و تحلیل داده‌ها با استفاده از Amazon Athena
  • 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Amazon SageMaker Data Wrangler
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
  • 10. مبانی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های پرکاربرد
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
  • 12. انتخاب مدل و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 13. آموزش مدل‌ها در بستر Amazon SageMaker
  • 14. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker برای حل مسائل
  • 15. استفاده از الگوریتم‌های سفارشی و کانتینرها در SageMaker
  • 16. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌ها
  • 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای عملکرد
  • 18. تحلیل خطا و بهبود دقت مدل در محیط تولید
  • 19. استفاده از SageMaker Experiments برای مدیریت آزمایش‌ها
  • 20. استقرار مدل‌ها در محیط ابری با استفاده از SageMaker Endpoints
  • 21. پیاده‌سازی استنتاج بلادرنگ و دسته‌ای
  • 22. مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج با Auto Scaling
  • 23. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف داده
  • 24. مدیریت نسخه‌های مدل با SageMaker Model Registry
  • 25. اتوماسیون خط لوله یادگیری ماشین با SageMaker Pipelines
  • 26. مفاهیم MLOps و چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 27. امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
  • 28. مدیریت دسترسی و احراز هویت با AWS IAM
  • 29. رمزنگاری داده‌ها در حال استراحت و در حال انتقال
  • 30. نظارت و ثبت وقایع با Amazon CloudWatch
  • 31. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
  • 32. استفاده از AWS Step Functions برای هماهنگ‌سازی گردش کار
  • 33. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های کاربردی AWS
  • 34. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در بسترهای ابری
  • 35. استفاده از یادگیری عمیق در سرویس‌های مدیریت‌شده
  • 36. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services)
  • 37. تفاوت میان یادگیری ماشین سفارشی و سرویس‌های پیش‌ساخته
  • 38. استراتژی‌های انتقال داده‌های حجیم به ابر
  • 39. پیکربندی شبکه و امنیت زیرساخت در VPC
  • 40. عیب‌یابی خطاهای رایج در آموزش و استقرار مدل‌ها
  • 41. مدیریت سهمیه‌ها و محدودیت‌های سرویس‌های AWS
  • 42. بهترین شیوه‌های طراحی معماری یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 43. آمادگی برای آزمون MLA-C01 و بررسی نمونه سوالات
  • 44. مرور نهایی مفاهیم کلیدی مهندسی یادگیری ماشین 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.