کتاب استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و بهینه‌سازی 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. مراحل چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
• 5. معرفی AWS SageMaker
• 6. کاربرد AWS SageMaker در استقرار مدل
• 7. مفهوم استقرار مدل (Model Deployment)
• 8. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
• 10. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker Neo
• 11. اهداف SageMaker Neo
• 12. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 13. معماری SageMaker Neo
• 14. فرآیند کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 15. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده توسط SageMaker Neo
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای کامپایل
• 17. انتخاب فریم‌ورک مناسب یادگیری ماشین
• 18. نصب و پیکربندی AWS CLI
• 19. پیکربندی اعتبارات AWS
• 20. ایجاد یک حساب AWS
• 21. مقدمه‌ای بر سرویس‌های AWS مرتبط
• 22. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی مدل
• 23. Amazon EC2 برای اجرای مدل
• 24. Amazon Lambda برای استقرار سرورلس
• 25. Amazon EKS برای استقرار کانتینری
• 26. انتخاب سخت‌افزار هدف برای استقرار
• 27. معرفی معماری‌های سخت‌افزاری مختلف (CPU, GPU, Edge Devices)
• 28. تأثیر سخت‌افزار بر عملکرد مدل
• 29. تأثیر فرمت مدل بر اندازه و سرعت
• 30. کامپایل مدل با استفاده از SageMaker Neo
• 31. انتخاب هدف کامپایل (Target Device)
• 32. پارامترهای کامپایل در SageMaker Neo
• 33. بهینه‌سازی اندازه مدل
• 34. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 35. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 36. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 37. هرس کردن (Pruning) مدل
• 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 39. تنظیم پارامترهای زمان اجرا (Runtime Parameters)
• 40. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی
• 41. مدیریت نسخه مدل
• 42. ذخیره‌سازی مدل‌های کامپایل شده در S3
• 43. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) در SageMaker
• 44. استقرار مدل بر روی SageMaker Endpoints
• 45. تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling)
• 46. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 47. استفاده از Amazon CloudWatch برای مانیتورینگ
• 48. سنجه‌های کلیدی عملکرد (Key Performance Metrics)
• 49. شناسایی گلوگاه‌ها در استقرار
• 50. عیب‌یابی مشکلات استقرار مدل
• 51. مدیریت هزینه‌های استقرار مدل
• 52. انتخاب نمونه‌های EC2 مناسب
• 53. استفاده از گزینه‌های قیمت‌گذاری AWS (Spot Instances)
• 54. بهینه‌سازی استفاده از منابع
• 55. مقدمه‌ای بر استقرار مدل در محیط‌های لبه (Edge)
• 56. چالش‌های استقرار در دستگاه‌های لبه
• 57. استفاده از SageMaker Neo برای دستگاه‌های لبه
• 58. پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف لبه (Raspberry Pi, Jetson Nano)
• 59. ذخیره‌سازی مدل‌های بهینه‌شده برای لبه
• 60. انتقال مدل به دستگاه‌های لبه
• 61. اجرای مدل بر روی دستگاه‌های لبه
• 62. بررسی عملکرد مدل بر روی دستگاه‌های لبه
• 63. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 64. تفاوت‌های استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 65. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق
• 66. استفاده از SageMaker Neo برای مدل‌های عمیق
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های TensorFlow
• 68. بهینه‌سازی مدل‌های PyTorch
• 69. بهینه‌سازی مدل‌های MXNet
• 70. بهینه‌سازی مدل‌های Scikit-learn
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های XGBoost
• 72. بهینه‌سازی مدل‌های LightGBM
• 73. مقدمه‌ای بر امنیت در استقرار مدل
• 74. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 75. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 76. حفاظت از مدل در برابر دسترسی غیرمجاز
• 77. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استقرار مدل
• 78. استانداردهای داده و حریم خصوصی
• 79. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) در صورت نیاز
• 80. چارچوب‌های اخلاقی در یادگیری ماشین
• 81. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 82. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
• 83. اهمیت مستندسازی در چرخه عمر مدل
• 84. نوشتن گزارش فنی برای استقرار مدل
• 85. ارائه نتایج بهینه‌سازی
• 86. بررسی موارد موفق استفاده از SageMaker Neo
• 87. مطالعه موردی: استقرار مدل تشخیص تصویر
• 88. مطالعه موردی: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
• 89. مطالعه موردی: استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
• 90. آینده استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 91. روندهای جدید در بهینه‌سازی سخت‌افزار
• 92. پیشرفت‌ها در تکنیک‌های کامپایل مدل
• 93. نقش هوش مصنوعی در توسعه هوش مصنوعی
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین
• 95. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 96. تمرین عملی: کامپایل و استقرار یک مدل ساده
• 97. تمرین عملی: بهینه‌سازی پارامترهای کامپایل
• 98. تمرین عملی: مانیتورینگ یک نقطه پایانی SageMaker
• 99. تمرین عملی: استقرار مدل بر روی یک دستگاه شبیه‌سازی شده لبه
• 100. آماده‌سازی برای آزمون نهایی دوره

📚 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