اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

کتاب راهکارهای عملی پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

تگ‌ها: Amazon SageMaker آمازون سیج‌میکر آموزش هوش مصنوعی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌ها توسعه مدل‌های هوشمند رایانش ابری 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 راهکارهای عملی پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

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 نقش آمازون در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با محیط کاربری و کنسول مدیریت آمازون سِیج‌میکر
  • 3. معماری و اجزای تشکیل‌دهنده سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS
  • 4. آماده‌سازی محیط توسعه و تنظیمات اولیه دسترسی در AWS IAM
  • 5. کار با نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده در SageMaker Studio
  • 6. مبانی ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس S3 برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها و تحلیل اکتشافی با استفاده از SageMaker Data Wrangler
  • 8. مدیریت و نسخه‌بندی مجموعه‌داده‌ها با SageMaker Feature Store
  • 9. آشنایی با الگوریتم‌های داخلی و بهینه‌شده در SageMaker
  • 10. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط ابری
  • 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل‌ها
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت با استفاده از ابزارهای AWS
  • 13. استفاده از کانتینرهای داکر برای اجرای مدل‌های سفارشی
  • 14. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های EC2
  • 15. آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
  • 16. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از SageMaker Model Monitor
  • 17. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب (Endpoints)
  • 18. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با استفاده از SageMaker Pipelines
  • 19. خودکارسازی فرایند آموزش و استقرار (MLOps) در محیط ابری
  • 20. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 21. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در پلتفرم سِیج‌میکر
  • 22. بررسی ملاحظات اخلاقی و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
  • 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 25. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای بینایی ماشین
  • 26. به‌کارگیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی در سرویس‌های آمازون
  • 27. یکپارچه‌سازی سِیج‌میکر با سایر سرویس‌های تحلیلی AWS
  • 28. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج مدل در محیط عملیاتی
  • 29. مدیریت نسخه‌های مدل با استفاده از Model Registry
  • 30. مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های استنتاج در ترافیک‌های بالا
  • 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از الگوریتم‌های ابری
  • 32. نظارت بر مصرف منابع و بهینه‌سازی عملکرد سیستم
  • 33. گزارش‌گیری و مصورسازی نتایج مدل‌ها در محیط ابری
  • 34. استفاده از معماری‌های بدون سرور (Serverless) در کنار یادگیری ماشین
  • 35. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 36. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار
  • 37. آمادگی برای استقرار مدل‌ها در مقیاس صنعتی
  • 38. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی ابری
  • 39. آینده هوش مصنوعی و نقش سرویس‌های ابری در توسعه ملی
  • 40. نکات کلیدی در نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های یادگیری ماشین

📚 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.