دوره مبانی یادگیری ماشین در ابر: معرفی سرویس‌های AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین در ابر: معرفی سرویس‌های AWS

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
• 5. معرفی خدمات یادگیری ماشین در ابر
• 6. مزایای استفاده از ابر برای یادگیری ماشین
• 7. مقدمه‌ای بر سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
• 8. Amazon SageMaker: پلتفرم کامل یادگیری ماشین
• 9. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در AWS
• 11. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 12. انتخاب و مهندسی ویژگی با ابزارهای AWS
• 13. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
• 16. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود مدل
• 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. استقرار مدل‌های SageMaker برای پیش‌بینی
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های مستقر شده
• 24. نظارت بر عملکرد مدل‌های در حال اجرا
• 25. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 26. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 27. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
• 28. آموزش شبکه‌های عصبی در AWS
• 29. Amazon Rekognition: تحلیل تصویر و ویدئو
• 30. کاربرد Rekognition در تشخیص اشیاء
• 31. استفاده از Rekognition برای تشخیص چهره
• 32. تحلیل احساسات با Rekognition
• 33. Amazon Comprehend: پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 34. تحلیل متن با Comprehend
• 35. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER) با Comprehend
• 36. تحلیل احساسات متن با Comprehend
• 37. Amazon Translate: ترجمه ماشینی
• 38. ترجمه متون با Amazon Translate
• 39. کاربرد Translate در برنامه‌های کاربردی
• 40. Amazon Transcribe: تبدیل گفتار به متن
• 41. تبدیل صوت به متن با Transcribe
• 42. کاربرد Transcribe در تحلیل صدا
• 43. Amazon Lex: ساخت ربات‌های گفتگو
• 44. طراحی ربات‌های گفتگو با Lex
• 45. ادغام Lex با سایر خدمات AWS
• 46. Amazon Personalize: سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر با Personalize
• 48. کاربرد Personalize در تجارت الکترونیک
• 49. Amazon Forecast: پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 50. مدل‌سازی پیش‌بینی با Forecast
• 51. کاربرد Forecast در مدیریت موجودی
• 52. یادگیری تقویتی در AWS
• 53. معرفی Amazon GameLift
• 54. کاربرد GameLift در بازی‌های آنلاین
• 55. مباحث پیشرفته یادگیری ماشین
• 56. تشریح الگوریتم‌های پیچیده‌تر
• 57. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 58. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 59. حریم خصوصی و امنیت در یادگیری ماشین
• 60. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 61. ملاحظات قانونی و مقرراتی در ایران
• 62. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 63. استانداردهای داده در صنعت
• 64. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 65. روش‌های اکتشاف داده
• 66. تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
• 67. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتریان
• 68. تحلیل رگرسیون پیشرفته
• 69. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
• 70. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 71. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
• 72. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت
• 73. مدل‌های پردازش تصویر پیشرفته
• 74. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
• 75. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 76. مدل‌های پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 77. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
• 78. کاربرد RNN در تحلیل متن
• 79. نکات کلیدی در انتخاب مدل مناسب
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در سازمان‌ها
• 81. استراتژی‌های موفقیت در پروژه‌های ML
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
• 83. کاربرد Spark MLlib در AWS
• 84. استفاده از خدمات مدیریت شده AWS برای ML
• 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از خدمات ML
• 86. مقایسه خدمات مختلف یادگیری ماشین در AWS
• 87. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 88. نقش یادگیری ماشین در تحول دیجیتال
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع شده
• 91. مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
• 92. مباحث اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 93. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 94. استانداردهای امنیتی برای مدل‌های ML
• 95. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
• 96. مدیریت داده‌های بزرگ برای ML
• 97. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 98. معرفی تکنیک‌های Ensemble Learning
• 99. کاربرد Random Forest و Gradient Boosting
• 100. مدل‌های تشخیص تقلب