دوره مقدمه‌ای بر پلتفرم آمازون سیج‌میکر برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر پلتفرم آمازون سیج‌میکر برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت شده
• 4. یادگیری بدون نظارت
• 5. یادگیری تقویتی
• 6. معرفی پلتفرم آمازون سیج‌میکر
• 7. معماری آمازون سیج‌میکر
• 8. مزایای استفاده از سیج‌میکر
• 9. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
• 10. آماده‌سازی داده‌ها در سیج‌میکر
• 11. بارگذاری داده‌ها در S3
• 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 13. مهندسی ویژگی
• 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 15. انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین
• 16. آموزش مدل با استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر
• 17. تنظیم ابرپارامترها
• 18. استفاده از الگوریتم‌های سفارشی در سیج‌میکر
• 19. استقرار مدل در سیج‌میکر
• 20. ایجاد نقطه پایانی برای استقرار بلادرنگ
• 21. استقرار مدل برای پیش‌بینی دسته‌ای
• 22. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
• 23. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق در سیج‌میکر
• 29. TensorFlow در سیج‌میکر
• 30. PyTorch در سیج‌میکر
• 31. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در سیج‌میکر
• 32. تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 34. کاربرد سیج‌میکر در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 35. آماده‌سازی متن برای مدل‌های NLP
• 36. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده NLP
• 37. تنظیم مدل‌های NLP در سیج‌میکر
• 38. استقرار مدل‌های NLP
• 39. کاربرد سیج‌میکر در بینایی ماشین
• 40. پردازش تصاویر
• 41. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین از پیش آموزش دیده
• 42. تنظیم مدل‌های بینایی ماشین
• 43. استقرار مدل‌های بینایی ماشین
• 44. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 45. مولفه‌های یادگیری تقویتی
• 46. کاربرد یادگیری تقویتی در سیج‌میکر
• 47. آموزش عامل تقویتی
• 48. ارزیابی عامل تقویتی
• 49. استقرار عامل تقویتی
• 50. ملاحظات امنیتی در سیج‌میکر
• 51. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
• 52. رمزگذاری داده‌ها
• 53. امنیت شبکه
• 54. پایش و ثبت فعالیت‌ها
• 55. بهینه‌سازی هزینه‌ها در سیج‌میکر
• 56. انتخاب نمونه‌های محاسباتی مناسب
• 57. استفاده از Spot Instances
• 58. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 59. بهینه‌سازی استقرار مدل
• 60. مقدمه‌ای بر MLOps
• 61. اصول MLOps
• 62. سیج‌میکر و MLOps
• 63. اتوماسیون گردش کار ML
• 64. مدیریت نسخه مدل
• 65. نظارت بر مدل در تولید
• 66. بازآموزی خودکار مدل
• 67. توسعه مدل‌های توضیحی (Explainable AI)
• 68. اهمیت توضیح‌پذیری
• 69. ابزارهای توضیح‌پذیری در سیج‌میکر
• 70. تفسیر نتایج مدل
• 71. ارزیابی مدل با رویکرد توضیح‌پذیری
• 72. کاربرد سیج‌میکر در حوزه سلامت (با رعایت موازین)
• 73. تحلیل داده‌های پزشکی (بدون نقض حریم خصوصی)
• 74. پیش‌بینی بیماری‌ها (با رویکرد آماری)
• 75. بهینه‌سازی فرآیندهای درمانی (با رویکرد علمی)
• 76. کاربرد سیج‌میکر در حوزه مالی (با رعایت موازین)
• 77. تحلیل ریسک اعتباری (با رویکرد اسلامی)
• 78. پیش‌بینی روند بازار (با رویکرد آماری)
• 79. تشخیص تقلب (با رویکرد آماری)
• 80. کاربرد سیج‌میکر در حوزه صنعت (با رعایت موازین)
• 81. بهینه‌سازی تولید
• 82. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 83. مدیریت زنجیره تامین
• 84. آینده هوش مصنوعی و سیج‌میکر
• 85. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 86. نقش سیج‌میکر در آینده ML
• 87. خلاصه و جمع‌بندی مباحث
• 88. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر
• 89. نکات کلیدی برای توسعه موفق مدل
• 90. چالش‌های رایج در یادگیری ماشین و راه‌حل‌ها
• 91. مدیریت داده‌های حجیم و ناهمگون
• 92. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های ML
• 93. اخلاق در هوش مصنوعی (با رویکرد اسلامی)
• 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 95. کاربرد AI برای منافع عمومی
• 96. جمع‌بندی نهایی و چشم‌انداز آینده