دوره: دانلود - AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Fundamentals of AI and ML 2024-11

معرفی دوره

دوره‌ی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) از ، یک مسیر تخصصی برای آشنایی با مبانی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در بستر خدمات ابری آمازون (AWS) است. این دوره مناسب افرادی است که قصد دارند گواهینامه‌ی AWS AI Practitioner را دریافت کنند و درک جامعی از مفاهیم پایه و ابزارهای کاربردی AWS در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیدا کنند.

در نسخه 2024-11، دوره با آخرین به‌روزرسانی‌های AWS سازگار و شامل توضیحات جدیدی دربارهٔ استفاده از سرویس‌های Amazon SageMaker، AWS Lambda و ابزارهای MLOps است. با شرکت در این دوره، می‌توانید پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی کنید و برای آزمون بین‌المللی AIF-C01 آماده شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک اصول پایه هوش مصنوعی و تفاوت آن با یادگیری ماشین
• کار با سرویس‌های AWS مخصوص ML از جمله Amazon SageMaker
• پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow و PyTorch در محیط SageMaker
• راه‌اندازی سرویس‌های استقرار مدل (deployment) و مانیتورینگ آن‌ها در AWS
• تجمیع و مدیریت پایپ‌لاین‌های MLOps برای بهبود چرخه حیات مدل
• محافظت و رمزگذاری داده‌های حساس با AWS KMS و IAM
• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد مدل‌ها با استفاده از Auto Scaling و Spot Instances
• آمادگی برای آزمون رسمی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
• مطالعه و بررسی نمونه سوالات آزمون و استراتژی‌های موفقیت در آن

  مزایای دوره

  • دسترسی رایگان به محتوای آپدیت‌شده و پروژه‌های عملی
  • فرمت ویدیویی و متنی ترکیبی برای یادگیری هر سبک آموزشی
  • پشتیبانی از جدیدترین AWS Services مخصوص AI و ML
  • تمرین‌های گام به گام با دیتاست‌های واقعی
  • قابلیت مشاهده کد و محیط AWS Console به‌صورت همزمان
  • آزمون‌های کوتاه در انتهای هر بخش برای ارزیابی مستمر
  • مدرک داخلی completion معتبر از

    پیش‌نیازها

    • آشنایی اولیه با مبانی برنامه‌نویسی (پایتون توصیه می‌شود)
    • درک مفاهیم پایه شبکه و سرویس‌های ابری
    • محیط AWS Account فعال برای انجام تمرین‌ها
    • آشنایی ابتدایی با مفاهیم دیتابیس و ذخیره‌سازی ابری
    • مفاهیم پایه آمار و احتمال در سطح دبیرستان یا دانشگاه

      سرفصل‌های دوره

      • بخش 1: مقدمه‌ای بر AI و ML – تاریخچه، تعاریف و کاربردهای کلان
      • بخش 2: معرفی AWS AI Services – SageMaker, Rekognition, Comprehend
      • بخش 3: آماده‌سازی داده – پاکسازی، خوشه‌بندی و فشرده‌سازی
      • بخش 4: انتخاب و ارزیابی الگوریتم‌ها – معیارهای دقت، صحت و یادآوری
      • بخش 5: آموزش مدل‌ها در SageMaker – ساخت Notebooks و Instance Management
      • بخش 6: استقرار و مقیاس‌پذیری – Endpoint Deployment و Auto Scaling
      • بخش 7: ایمن‌سازی و مدیریت دسترسی – IAM Roles، KMS و GDPR Compliance
      • بخش 8: MLOps و پایپ‌لاین CI/ CD – CodeCommit، CodePipeline و پایش مدل

        مثال‌های عملی

        در هر بخش، پروژه‌هایی واقعی برای تسلط بیشتر ارائه شده است. چند نمونه بارز:

        • ساخت سیستم تشخیص احساسات متون با Amazon Comprehend و نمایش نتایج در داشبورد ساده وب
        • آموزش مدل شناسایی اشیاء در تصاویر با SageMaker و استقرار آن به‌صورت لحظه‌ای (real-time inference)
        • طراحی پایپ‌لاین MLOps برای آپدیت خودکار مدل رگرسیون قیمت مسکن با CodePipeline و Lambda

          جمع‌بندی

          این دوره، یک بستهٔ جامع و به‌روز برای آشنایی عمیق با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر AWS است. با دنبال کردن سرفصل‌ها و انجام تمرین‌های عملی، قادر خواهید بود پروژه‌های هوش مصنوعی را از مرحله ایده تا استقرار به صورت استاندارد و امن به پایان برسانید و آمادگی لازم برای آزمون AIF-C01 را کسب کنید.

          اگر به دنبال تقویت مهارت‌های ابری و ورود به دنیای جذاب AI/ ML هستید، این دوره‌ی رایگان از بهترین نقطهٔ شروع شما خواهد بود.

          نظرات

          هنوز نظری ثبت نشده است.

          وارد شوید تا نظر ثبت کنید.