اکسپرس 24
کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین AWS (نسخه تخصصی)

کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی یادگیری ماشین AWS (نسخه تخصصی)

تگ‌ها: آزمون مهندسی یادگیری ماشین آمادگی آزمون MLA-C01 پردازش ابری زیرساخت هوش مصنوعی AWS سرویس‌های ابری آمازون علم داده مدل‌سازی هوشمند مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی در رایانش ابری یادگیری ماشین 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 AWS (نسخه تخصصی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری سرویس‌های ابری در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با نقش مهندس یادگیری ماشین در اکوسیستم AWS
  • 3. بررسی سرویس آمازون سیج‌میکر و قابلیت‌های اصلی آن
  • 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
  • 5. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها با استفاده از آمازون اس۳
  • 6. بهینه‌سازی فرمت داده‌ها برای افزایش سرعت آموزش مدل
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تاثیرگذار
  • 8. روش‌های پاک‌سازی داده‌های نویزدار در مقیاس بزرگ
  • 9. بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در آمازون سیج‌میکر
  • 10. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی‌های عددی
  • 11. استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تحلیل داده‌های دسته‌ای
  • 12. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب با الگوریتم‌های ابری
  • 13. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در محیط آمازون
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 16. استفاده از حوزه‌های کاری مختلف برای مدیریت محیط‌های توسعه
  • 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای دقیق آماری
  • 18. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های بهبود دقت پیش‌بینی
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب
  • 20. مدیریت مقیاس‌پذیری مدل‌ها با استفاده از اندپوینت‌های سیج‌میکر
  • 21. مبانی یادگیری ماشین بدون سرور و سرویس‌های مرتبط
  • 22. استفاده از آمازون کانتینر رجیستری برای استقرار مدل‌ها
  • 23. نظارت و پایش مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
  • 24. تشخیص انحراف داده و انحراف مدل در طول زمان
  • 25. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های هوش مصنوعی AWS
  • 26. مدیریت هویت و دسترسی با استفاده از سرویس IAM
  • 27. تأمین امنیت داده‌های حساس در فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 28. انطباق با استانداردهای حریم خصوصی در پردازش داده‌های ابری
  • 29. طراحی خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از سیج‌میکر پایپ‌لاینز
  • 30. اتوماسیون عملیات یادگیری ماشین یا MLOps
  • 31. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با سرویس‌های تحلیل داده آمازون
  • 32. استفاده از یادگیری تقویتی در حل مسائل پیچیده
  • 33. پردازش زبان طبیعی با استفاده از سرویس‌های پیش‌ساخته AWS
  • 34. بینایی ماشین و تحلیل تصاویر با استفاده از ابزارهای ابری
  • 35. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
  • 36. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تسریع توسعه
  • 37. بررسی معماری‌های مرجع در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی
  • 38. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های ابری
  • 39. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها قبل از استقرار نهایی
  • 40. گزارش‌گیری و مصورسازی نتایج یادگیری ماشین
  • 41. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 42. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا بازنشستگی
  • 43. حل مسائل عملیاتی با استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS
  • 44. بررسی سناریوهای آزمون مهندسی یادگیری ماشین AWS
  • 45. تحلیل سوالات نمونه و مدیریت زمان در آزمون‌های تخصصی
  • 46. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
  • 47. تضمین عدالت و جلوگیری از سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. آینده هوش مصنوعی در رایانش ابری و روندهای نوظهور
  • 49. جمع‌بندی و آمادگی نهایی برای گواهینامه تخصصی 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.