اکسپرس 24
کتاب آموزش، بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS

کتاب آموزش، بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS

تگ‌ها: AWS Model Training MLOps SageMaker آموزش AWS استقرار مدل بهینه‌سازی مدل پایپلاین یادگیری ماشین پیاده‌سازی ML در ابر مدیریت چرخه حیات مدل یادگیری ماشین ابری

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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، بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS

موضوع کلی: آموزش و پیاده‌سازی یادگیری ماشین در فضای ابری

موضوع میانی: مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در AWS
  • 2. تنظیم محیط AWS برای یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با سرویس SageMaker
  • 4. مدیریت داده‌ها با S3 برای آموزش مدل
  • 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در SageMaker
  • 6. استفاده از نوت‌بوک‌های SageMaker
  • 7. انتخاب و پیکربندی نمونه‌های محاسباتی
  • 8. آموزش مدل با Built-in Algorithms
  • 9. آموزش مدل با فریمورک‌های TensorFlow و PyTorch
  • 10. مدیریت Hyperparameter Tuning با SageMaker
  • 11. بهینه‌سازی خودکار مدل با Automatic Model Tuning
  • 12. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی مدل‌ها در Model Registry
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل با متریک‌های AWS
  • 14. مدیریت خطاها و لاگ‌ها در آموزش
  • 15. استقرار مدل به صورت Real-time با Endpoints
  • 16. استقرار مدل به صورت Batch با Transform Jobs
  • 17. مدیریت Auto Scaling برای Inference
  • 18. بهینه‌سازی Inference با Elastic Inference
  • 19. استفاده از Multi-Model Endpoints
  • 20. پیاده‌سازی Pipeline های ML با SageMaker Pipelines
  • 21. مدیریت چرخه حیات مدل با Model Lifecycle
  • 22. یکپارچه‌سازی با AWS Lambda برای Inference
  • 23. اتصال مدل به API Gateway
  • 24. مانیتورینگ مدل‌های مستقر با CloudWatch
  • 25. تشخیص انحراف داده با Model Monitor
  • 26. بازآموزی مدل با Pipeline Automation
  • 27. مدیریت هزینه‌ها در آموزش و استقرار
  • 28. امنیت داده‌ها و مدل‌ها با IAM و KMS
  • 29. استفاده از Spot Instances برای کاهش هزینه
  • 30. مدیریت وابستگی‌ها با Docker Containers در SageMaker
  • 31. ایجاد Custom Algorithms با Bring Your Own Container
  • 32. آموزش توزیع‌شده با Distributed Training
  • 33. استفاده از SageMaker Debugger برای دیباگ
  • 34. بهینه‌سازی حافظه و GPU در آموزش
  • 35. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ با Feature Store
  • 36. پیاده‌سازی A/B Testing برای مدل‌ها
  • 37. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل با Aliases
  • 38. استقرار مدل در Edge با SageMaker Edge Manager
  • 39. تبدیل مدل با Neo برای بهینه‌سازی
  • 40. مدیریت چرخه حیات با SageMaker Studio
  • 41. برنامه‌ریزی استقرار با Blue/Green Deployments
  • 42. مدیریت ترافیک Inference با Variant Routing
  • 43. ذخیره و بازیابی پیش‌بینی‌ها در DynamoDB
  • 44. اتصال مدل به سرویس‌های AWS Analytics
  • 45. مدیریت لاگ‌ها و ممیزی با CloudTrail
  • 46. بهینه‌سازی کد آموزش با Profiling
  • 47. مدیریت مجوزها و خط‌مشی‌های دسترسی
  • 48. آموزش مدل با داده‌های Streaming با Kinesis
  • 49. مدیریت و پاکسازی منابع AWS
  • 50. ارزیابی ریسک و بازیابی خرابی در استقرار
  • 51. مدیریت هزینه‌های Inference با Serverless Inference
  • 52. یکپارچه‌سازی با Step Functions برای Orchestration
  • 53. مدیریت داده‌های برچسب‌گذاری‌شده با Ground Truth
  • 54. آموزش مدل با الگوریتم‌های AutoML
  • 55. مدیریت Pipeline های CI/CD با CodePipeline
  • 56. بهینه‌سازی مدل با Quantization و Pruning
  • 57. مدیریت رازها و متغیرهای محیطی با Secrets Manager
  • 58. استفاده از VPC برای ایزوله‌سازی شبکه
  • 59. مدیریت گواهینامه‌ها و SSL برای Endpoints
  • 60. پیاده‌سازی Retry و Fallback در Inference
  • 61. مدیریت خطاهای رایج در AWS ML
  • 62. برنامه‌ریزی مقیاس‌پذیری برای بارهای بالا
  • 63. مدیریت مدل‌های چندزبانه و چندنوعی
  • 64. آموزش و استقرار مدل‌های NLP در AWS
  • 65. آموزش و استقرار مدل‌های Computer Vision در AWS
  • 66. مدیریت چرخه حیات مدل‌های Ensemble
  • 67. بهینه‌سازی زمان آموزش با Data Parallelism
  • 68. مدیریت و ذخیره نتایج ارزیابی
  • 69. پیکربندی هشدارها و آلارم‌های عملیاتی
  • 70. مدیریت انطباق با استانداردهای امنیتی AWS
  • 71. پیاده‌سازی Governance برای مدل‌ها
  • 72. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های قدیمی
  • 73. خلاصه و مرور چرخه حیات کامل ML 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.