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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 4. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
• 5. معرفی SageMaker Neo
• 6. مزایای SageMaker Neo
• 7. کاربرد SageMaker Neo در پلتفرم‌های ابری
• 8. کاربرد SageMaker Neo در پلتفرم‌های لبه
• 9. انواع پلتفرم‌های لبه
• 10. مراحل بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
• 11. انتخاب مدل مناسب برای بهینه‌سازی
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای بهینه‌سازی
• 13. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده توسط SageMaker Neo
• 14. کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 15. پارامترهای کامپایل مدل
• 16. انتخاب هدف پلتفرم برای کامپایل
• 17. پشتیبانی از سخت‌افزارهای مختلف
• 18. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های ARM
• 19. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های x86
• 20. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 21. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های خاص (مانند Raspberry Pi)
• 22. بررسی نتایج کامپایل مدل
• 23. تحلیل عملکرد مدل بهینه‌شده
• 24. اندازه‌گیری تأخیر (Latency)
• 25. اندازه‌گیری توان مصرفی
• 26. اندازه‌گیری دقت مدل
• 27. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل اصلی
• 28. استقرار مدل بهینه‌شده بر روی پلتفرم ابری
• 29. استقرار مدل بهینه‌شده بر روی پلتفرم لبه
• 30. مدیریت استقرار مدل‌ها
• 31. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 32. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 33. سناریوهای استفاده از SageMaker Neo در صنعت
• 34. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
• 35. کاربرد در خودروهای خودران
• 36. کاربرد در رباتیک
• 37. کاربرد در دستگاه‌های پوشیدنی
• 38. کاربرد در سیستم‌های تشخیص تصویر
• 39. کاربرد در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
• 40. کاربرد در تحلیل داده‌های صنعتی
• 41. کاربرد در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
• 42. کاربرد در سیستم‌های پیش‌بینی
• 43. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 44. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 45. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 46. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 47. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 48. تأثیر هرس کردن بر اندازه مدل
• 49. تأثیر تقطیر دانش بر عملکرد
• 50. ابزارهای کمکی در بهینه‌سازی مدل
• 51. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق پشتیبانی شده
• 52. TensorFlow
• 53. PyTorch
• 54. MXNet
• 55. ONNX
• 56. Keras
• 57. کار با مدل‌های سفارشی
• 58. ایجاد مدل‌های سفارشی برای SageMaker Neo
• 59. آموزش مدل با استفاده از SageMaker
• 60. تنظیمات پیشرفته SageMaker Neo
• 61. مدیریت دسترسی و امنیت در SageMaker Neo
• 62. یکپارچگی SageMaker Neo با سایر سرویس‌های AWS
• 63. AWS Lambda
• 64. AWS IoT Greengrass
• 65. Amazon S3
• 66. Amazon EC2
• 67. AWS IAM
• 68. ملاحظات استقرار مدل در محیط‌های محدود (Resource-constrained environments)
• 69. مصرف حافظه (Memory footprint)
• 70. سرعت پردازش (Processing speed)
• 71. مصرف انرژی (Power consumption)
• 72. محدودیت‌های پلتفرم‌های لبه
• 73. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
• 74. روش‌های تست A/B
• 75. تست بار (Load testing)
• 76. تست استرس (Stress testing)
• 77. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی و استقرار
• 78. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری
• 79. بهینه‌سازی برای هزینه‌ها
• 80. مدیریت چرخه‌عمر مدل (Model lifecycle management)
• 81. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 82. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 83. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 84. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 85. چارچوب‌های قانونی برای استقرار هوش مصنوعی
• 86. استانداردهای ملی و بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 87. نقش هوش مصنوعی در توسعه پایدار
• 88. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های دانش‌بنیان
• 89. مدل‌سازی پیشرفته برای داده‌های سری زمانی
• 90. پردازش تصویر و بینایی ماشین با مدل‌های بهینه‌شده
• 91. پردازش زبان طبیعی و درک مطلب با مدل‌های بهینه‌شده
• 92. سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های بهینه‌شده
• 93. یادگیری تقویتی برای کنترل و بهینه‌سازی
• 94. مباحث پیشرفته در معماری شبکه‌های عصبی
• 95. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 96. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 97. ترنسفورمرها (Transformers)
• 98. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 99. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 100. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

📚 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