کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (با رویکرد فنی و کاربردی) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (با رویکرد فنی و کاربردی)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 2. اصول یادگیری ماشین و انواع آن
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی و انتخاب آن
• 6. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: رگرسیون
• 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: طبقه‌بندی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 10. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 11. بهینه‌سازی توابع هزینه در شبکه‌های عصبی
• 12. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی
• 13. یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 18. معماری‌های ترنسفورمر و توجه
• 19. یادگیری تقویتی: اصول و مبانی
• 20. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 21. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 22. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
• 25. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها در کاربردهای واقعی
• 26. معرفی ابزارهای ابری برای یادگیری ماشین
• 27. آشنایی با سرویس‌های ابری مرتبط با یادگیری ماشین
• 28. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker
• 29. قابلیت‌های Amazon SageMaker برای چرخه عمر مدل
• 30. Amazon SageMaker Neo: معرفی و اهداف
• 31. کاربرد SageMaker Neo در بهینه‌سازی مدل
• 32. معماری SageMaker Neo
• 33. مراحل بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
• 34. آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
• 35. انتخاب پلتفرم هدف برای بهینه‌سازی
• 36. فرآیند کامپایل مدل در SageMaker Neo
• 37. پارامترهای کامپایل در SageMaker Neo
• 38. ملاحظات امنیتی در SageMaker Neo
• 39. استقرار مدل بهینه‌سازی شده با SageMaker Neo
• 40. مدیریت مدل‌های مستقر شده
• 41. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند TensorFlow)
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند PyTorch)
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند MXNet)
• 45. بهینه‌سازی مدل‌های رایج (مانند ONNX)
• 46. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین سازگار با SageMaker Neo
• 47. دستگاه‌های لبه و اینترنت اشیا (IoT)
• 48. چالش‌های محاسباتی در دستگاه‌های لبه
• 49. راهکارهای بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه
• 50. کاربرد SageMaker Neo در دستگاه‌های لبه
• 51. مثال‌های عملی بهینه‌سازی مدل برای IoT
• 52. مقدمه‌ای بر اندازه‌گیری عملکرد مدل
• 53. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 55. منحنی ROC و AUC
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 57. کاربرد یادگیری انتقالی در بهینه‌سازی
• 58. مدل‌های پیش‌آموزش دیده و استفاده از آن‌ها
• 59. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش دیده
• 60. استراتژی‌های کاهش پیچیدگی مدل
• 61. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 62. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 63. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 64. روش‌های کاهش اندازه مدل
• 65. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌ها
• 66. بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل
• 67. تأثیر بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
• 68. معرفی ابزارهای تحلیل عملکرد مدل
• 69. تجزیه و تحلیل گلوگاه‌های عملکردی
• 70. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
• 71. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 72. ملاحظات مربوط به دقت و کارایی
• 73. مدیریت چرخه عمر مدل در محیط ابری
• 74. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 76. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 77. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 78. کاربرد بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصویر در لبه
• 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش زبان طبیعی در لبه
• 81. کاربرد بهینه‌سازی در رباتیک
• 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای خودروهای خودران
• 83. مباحثی در مورد مدل‌های تفسیرپذیر
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل اعتماد
• 85. اصول مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. فرایندهای خودکارسازی در یادگیری ماشین (AutoML)
• 87. مقایسه ابزارهای مختلف بهینه‌سازی مدل
• 88. انتخاب رویکرد مناسب برای بهینه‌سازی
• 89. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 90. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی
• 91. جمع‌بندی و توصیه‌های عملی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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