اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS)

کتاب پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS)

تگ‌ها: آمازون وب سرویسز پردازش ابری رایانش ابری زیرساخت ابری سرویس‌های ابری آمازون علوم داده مدل‌سازی هوش مصنوعی هوش مصنوعی 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 پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در آمازون وب سرویس
  • 3. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات امنیتی در AWS
  • 4. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
  • 5. مدیریت داده‌ها و ذخیره‌سازی در سرویس S3 برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از سرویس AWS Glue
  • 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها در محیط SageMaker Notebooks
  • 8. مبانی انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در محیط ابری
  • 10. به‌کارگیری الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
  • 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
  • 13. استفاده از سرویس Amazon SageMaker Autopilot برای خودکارسازی فرآیند مدل‌سازی
  • 14. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها با Amazon SageMaker Model Registry
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل و تحلیل خطاهای پیش‌بینی
  • 16. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 17. مدیریت نقاط پایانی برای استنتاج بلادرنگ
  • 18. استفاده از استنتاج دسته‌ای برای پردازش حجم بالای داده‌ها
  • 19. مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌های مستقر شده با Amazon SageMaker Model Monitor
  • 20. شناسایی و مقابله با انحراف داده‌ها در مدل‌های عملیاتی
  • 21. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی آماده (AI Services) برای بینایی ماشین
  • 22. به‌کارگیری Amazon Rekognition برای پردازش و تحلیل تصاویر
  • 23. استفاده از Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
  • 24. پیاده‌سازی تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend
  • 25. آشنایی با سرویس Amazon Lex برای طراحی رابط‌های کاربری گفتگو‌محور
  • 26. بهره‌گیری از Amazon Forecast برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 27. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
  • 28. مدیریت دسترسی‌ها با استفاده از AWS IAM در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 29. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 30. مقیاس‌پذیری مدل‌ها با استفاده از قابلیت‌های Auto Scaling
  • 31. استفاده از خط لوله‌های CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 32. یکپارچه‌سازی SageMaker Pipelines در فرآیند توسعه
  • 33. استفاده از سرویس AWS Step Functions برای خودکارسازی گردش کارها
  • 34. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از Amazon EMR و یادگیری ماشین
  • 35. پیاده‌سازی یادگیری عمیق در بستر ابری با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 36. مدیریت گراف‌های دانش در بستر ابری با Amazon Neptune
  • 37. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت اصول شفافیت در مدل‌ها
  • 38. راهکارهای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترها
  • 39. ارائه گزارش نهایی و مستندسازی پروژه‌های 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.