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

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

تگ‌ها: SageMaker آمازون سِیج‌میکر آمازون وب سرویس پردازش ابری پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی علم داده مدل‌سازی هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین در ابر

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 مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Amazon SageMaker

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud-based Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با محیط کاربری و قابلیت‌های سرویس آمازون سیج‌میکر
  • 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری با استفاده از IAM
  • 4. آموزش آماده‌سازی محیط توسعه در SageMaker Studio
  • 5. آشنایی با معماری و زیرساخت‌های محاسباتی در SageMaker
  • 6. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter در فضای ابری
  • 7. نحوه کار با مخازن داده در سرویس S3 برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های پردازشی SageMaker
  • 9. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای بهینه برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. مفاهیم پایه و کاربردی SageMaker Ground Truth برای برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 11. آموزش استفاده از الگوریتم‌های پیش‌فرض و بهینه SageMaker
  • 12. نحوه بارگذاری و استفاده از کانتینرهای داکر در SageMaker
  • 13. ساختار و مدیریت وظایف آموزشی در سرویس SageMaker Training
  • 14. تنظیمات هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 15. استفاده از قابلیت Automatic Model Tuning برای بهینه‌سازی خودکار
  • 16. کار با Amazon SageMaker Debugger برای پایش فرآیند آموزش
  • 17. مدیریت و نظارت بر منابع محاسباتی در طول آموزش مدل
  • 18. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل در SageMaker Model Registry
  • 19. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی (Endpoint Deployment)
  • 20. مدیریت مقیاس‌پذیری و بارگذاری در سرویس‌های مستقر شده
  • 21. آشنایی با SageMaker Inference Pipeline برای پیش‌پردازش و استنتاج
  • 22. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با SageMaker Model Monitor
  • 23. تشخیص انحراف داده‌ها (Data Drift) در مدل‌های مستقر شده
  • 24. استفاده از SageMaker Pipelines برای خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین
  • 25. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با SageMaker Projects
  • 26. آشنایی با پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در فضای ابری
  • 27. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از SageMaker Neo
  • 28. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فرآیند آموزش و استنتاج
  • 29. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
  • 30. استفاده از SageMaker Clarify برای تحلیل سوگیری و تفسیرپذیری مدل
  • 31. پیکربندی شبکه‌های اختصاصی برای امنیت بیشتر در SageMaker
  • 32. تجمیع و گزارش‌گیری از نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 33. مستندسازی و کنترل نسخه مدل‌ها در محیط‌های سازمانی
  • 34. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط عملیاتی
  • 35. پیاده‌سازی سناریوهای یادگیری ماشین با استفاده از SDK پایتون
  • 36. کار با SageMaker Experiments برای مقایسه نتایج آزمایش‌ها
  • 37. یکپارچه‌سازی SageMaker با سایر سرویس‌های ابری برای تحلیل داده
  • 38. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبانی از مدل‌های در حال اجرا
  • 39. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
  • 40. ارائه پروژه نهایی و استقرار یک سامانه هوشمند در محیط ابری

📚 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.