کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه 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 AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار مدل‌های 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. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. یادگیری عمیق و معماری‌های آن
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 8. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
• 9. معرفی SageMaker Neo
• 10. اهداف بهینه‌سازی مدل
• 11. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 12. محیط توسعه SageMaker
• 13. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 15. مهندسی ویژگی
• 16. انتخاب مدل مناسب
• 17. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. ارزیابی عملکرد مدل
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 21. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
• 22. چالش‌های استقرار مدل
• 23. استقرار مدل در محیط ابری
• 24. استقرار مدل در لبه (Edge)
• 25. معرفی SageMaker Endpoints
• 26. ایجاد و پیکربندی SageMaker Endpoints
• 27. مانیتورینگ SageMaker Endpoints
• 28. مقیاس‌پذیری SageMaker Endpoints
• 29. امنیت در استقرار مدل
• 30. مفاهیم بهینه‌سازی مدل
• 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 32. تکنیک‌های هرس مدل (Pruning)
• 33. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 34. پیاده‌سازی SageMaker Neo
• 35. کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 36. پشتیبانی از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
• 37. پشتیبانی از سخت‌افزارهای مختلف
• 38. انتخاب کامپایلر مناسب
• 39. مدیریت نسخه مدل
• 40. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده با Neo
• 41. استقرار در پلتفرم‌های ابری
• 42. استقرار در دستگاه‌های لبه
• 43. مدیریت چرخه حیات مدل
• 44. تست و اعتبارسنجی مدل مستقر شده
• 45. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 46. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 47. تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 48. تنظیم مجدد مدل (Retraining)
• 49. استقرار مدل‌های چندگانه
• 50. مدیریت ترافیک در Endpoints
• 51. A/B Testing برای مدل‌ها
• 52. Canary Deployments
• 53. استقرار مدل‌های Real-time
• 54. استقرار مدل‌های Batch Transform
• 55. استقرار مدل‌ها برای پردازش Stream
• 56. کاربرد SageMaker Neo در اینترنت اشیاء (IoT)
• 57. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
• 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی میکروکنترلرها
• 59. ملاحظات امنیتی برای دستگاه‌های لبه
• 60. مدیریت انرژی در دستگاه‌های لبه
• 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در خودروها
• 62. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های پوشیدنی
• 63. کاربردهای SageMaker Neo در صنایع مختلف
• 64. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
• 65. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش صدا
• 66. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های توصیه گر
• 68. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 69. مسئولیت‌پذیری در استقرار مدل
• 70. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 71. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های تفسیرپذیر (XAI)
• 73. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل
• 74. ملاحظات قانونی در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 75. انطباق با مقررات محلی
• 76. استانداردهای بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 77. آینده SageMaker Neo و بهینه‌سازی مدل
• 78. روندها در استقرار مدل‌های لبه
• 79. پیشرفت‌ها در تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 80. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
• 81. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 82. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 83. یادگیری ماشین و علم داده
• 84. ابزارهای پیشرفته در SageMaker
• 85. یکپارچه‌سازی SageMaker با سایر سرویس‌های AWS
• 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های چند ابری
• 87. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های بزرگ
• 88. بهینه‌سازی مدل برای مصرف منابع
• 89. مدیریت هزینه‌ها در استقرار مدل
• 90. مطالعات موردی موفق در استقرار مدل
• 91. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
• 92. آموزش مداوم در حوزه یادگیری ماشین
• 93. یادگیری ماشین برای متخصصان کسب و کار
• 94. مدل‌های هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 95. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
• 96. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 97. مقدمه‌ای بر امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 98. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
• 99. دفاع در برابر حملات به مدل‌ها
• 100. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی

📚 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