اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی یادگیری ماشین در AWS: مقدمه‌ای بر خدمات ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین در AWS: مقدمه‌ای بر خدمات ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات ابری
• 5. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 6. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) در AWS
• 7. تشخیص تصویر و بینایی کامپیوتر در AWS
• 8. مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل سری‌های زمانی در AWS
• 9. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
• 13. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 14. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 15. انتخاب و ارزیابی مدل‌ها
• 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 18. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 20. کاربرد یادگیری تقویتی در AWS
• 21. معرفی Amazon SageMaker
• 22. ایجاد و مدیریت محیط‌های SageMaker
• 23. آموزش مدل‌ها با SageMaker
• 24. ارزیابی و تنظیم مدل‌ها در SageMaker
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
• 26. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
• 27. مانیتورینگ مدل‌ها پس از استقرار
• 28. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. ابزارهای NLP در AWS: Amazon Comprehend
• 30. تحلیل احساسات با Amazon Comprehend
• 31. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با Comprehend
• 32. موضوع‌بندی اسناد با Comprehend
• 33. ترجمه ماشینی با Amazon Translate
• 34. تبدیل گفتار به متن با Amazon Transcribe
• 35. تبدیل متن به گفتار با Amazon Polly
• 36. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر
• 37. ابزارهای بینایی کامپیوتر در AWS: Amazon Rekognition
• 38. تشخیص چهره و اشیاء با Rekognition
• 39. بررسی محتوای نامناسب با Rekognition
• 40. تحلیل متن در تصاویر با Rekognition
• 41. کاربرد بینایی کامپیوتر در صنعت
• 42. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
• 43. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با SageMaker
• 44. پیش‌بینی فروش و تقاضا
• 45. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn)
• 46. تحلیل رفتار مشتری
• 47. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و یادگیری ماشین
• 48. اتصال دستگاه‌های IoT به AWS
• 49. پردازش داده‌های IoT با AWS IoT Core
• 50. یادگیری ماشین بر روی داده‌های IoT
• 51. کاربرد یادگیری ماشین در IoT
• 52. مبانی داده‌های بزرگ (Big Data) و یادگیری ماشین
• 53. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ در AWS: EMR
• 54. تحلیل داده‌های بزرگ با Apache Spark
• 55. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ با S3 و Redshift
• 56. یادگیری ماشین بر روی داده‌های بزرگ
• 57. امنیت در خدمات یادگیری ماشین AWS
• 58. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 59. رمزنگاری داده‌ها
• 60. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 63. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
• 64. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 65. کاربرد یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
• 66. تحلیل تصاویر پزشکی
• 67. تشخیص بیماری‌ها
• 68. توسعه داروهای جدید
• 69. کاربرد یادگیری ماشین در مالی
• 70. تشخیص تقلب
• 71. مدیریت ریسک
• 72. معاملات الگوریتمی
• 73. کاربرد یادگیری ماشین در خرده‌فروشی
• 74. پیشنهاد محصول
• 75. بهینه‌سازی موجودی
• 76. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 77. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت تولید
• 78. نگهداری پیش‌بینانه
• 79. بهینه‌سازی فرآیندها
• 80. کنترل کیفیت
• 81. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
• 82. بهینه‌سازی مسیرها
• 83. مدیریت ترافیک
• 84. خودروهای خودران
• 85. یادگیری ماشین بدون کد (No-Code ML)
• 86. ابزارهای یادگیری ماشین بدون کد در AWS
• 87. ایجاد مدل با رابط کاربری گرافیکی
• 88. استقرار مدل‌های بدون کد
• 89. آینده یادگیری ماشین در خدمات ابری
• 90. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 91. یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI)
• 92. هوش مصنوعی نسل بعدی
• 93. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در سازمان
• 94. طراحی معماری یادگیری ماشین
• 95. مدیریت چرخه عمر مدل
• 96. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 97. چالش‌ها و فرصت‌ها در یادگیری ماشین
• 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 99. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت
• 100. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)