سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آمادگی تخصصی برای گواهینامه یادگیری ماشین در AWS

کتاب آمادگی تخصصی برای گواهینامه یادگیری ماشین در AWS

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمادگی تخصصی برای گواهینامه یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: زیرساخت‌های ابری برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در رایانش ابری
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 5. مبانی یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی (CNN, RNN)
  • 8. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 9. بینایی ماشین
  • 10. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 12. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 13. مهندسی ویژگی
  • 14. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 15. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 16. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 18. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
  • 19. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 20. کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)
  • 21. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 23. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. مقدمه‌ای بر AWS و خدمات ابری
  • 27. مزایای استفاده از زیرساخت ابری برای یادگیری ماشین
  • 28. آشنایی با سرویس‌های کلیدی AWS برای ML
  • 29. Amazon SageMaker: یک پلتفرم جامع ML
  • 30. Amazon EC2 برای محاسبات ML
  • 31. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 32. Amazon EMR برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 33. Amazon RDS و Aurora برای پایگاه‌های داده
  • 34. Amazon Redshift برای انبارهای داده
  • 35. Amazon Kinesis برای پردازش جریانی داده‌ها
  • 36. Amazon Lambda برای محاسبات بدون سرور
  • 37. Amazon IAM برای مدیریت دسترسی
  • 38. شبکه‌سازی در AWS (VPC, Subnets, Security Groups)
  • 39. استقرار مدل‌های ML در AWS
  • 40. مدیریت چرخه حیات مدل‌های ML
  • 41. پایپ‌لاین‌های ML در AWS
  • 42. MLOps: اصول و بهترین شیوه‌ها
  • 43. استفاده از SageMaker برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها
  • 44. آموزش مدل‌های ML با استفاده از SageMaker
  • 45. مدیریت داده‌ها در SageMaker
  • 46. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
  • 47. آموزش مدل‌های سفارشی در SageMaker
  • 48. استقرار مدل‌های SageMaker در زمان واقعی (Real-time)
  • 49. استقرار مدل‌های SageMaker برای پردازش دسته‌ای (Batch)
  • 50. استفاده از SageMaker Endpoints
  • 51. مدیریت نسخه مدل در SageMaker
  • 52. نظارت بر مدل‌های مستقر شده در SageMaker
  • 53. استفاده از SageMaker Model Monitor
  • 54. کشف و رفع انحراف مدل (Model Drift)
  • 55. بهینه‌سازی هزینه در خدمات ML AWS
  • 56. انتخاب نمونه‌های EC2 مناسب برای ML
  • 57. استفاده از Spot Instances برای کاهش هزینه آموزش
  • 58. مدیریت ذخیره‌سازی در S3
  • 59. استفاده از خدمات مدیریت شده AWS برای کاهش سربار
  • 60. امنیت در خدمات ML AWS
  • 61. مدیریت دسترسی با IAM
  • 62. امنیت داده‌ها در S3 و پایگاه‌های داده
  • 63. امنیت شبکه‌سازی با VPC و Security Groups
  • 64. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
  • 65. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها
  • 68. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 69. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت سایبری (سازگار با مقررات)
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی (سازگار با مقررات)
  • 72. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی (سازگار با مقررات)
  • 73. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر (سازگار با مقررات)
  • 74. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش تصویر و ویدئو (سازگار با مقررات)
  • 75. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (سازگار با مقررات)
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک (سازگار با مقررات)
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند (سازگار با مقررات)
  • 78. کاربرد یادگیری ماشین در سلامت دیجیتال (سازگار با مقررات)
  • 79. کاربرد یادگیری ماشین در آموزش هوشمند (سازگار با مقررات)
  • 80. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت منابع آب (سازگار با مقررات)
  • 81. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی مصرف انرژی (سازگار با مقررات)
  • 82. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ترافیک (سازگار با مقررات)
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی حوادث طبیعی (سازگار با مقررات)
  • 84. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی زنجیره تامین (سازگار با مقررات)
  • 85. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال (سازگار با مقررات)
  • 86. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ریسک (سازگار با مقررات)
  • 87. کاربرد یادگیری ماشین در خدمات مشتری (سازگار با مقررات)
  • 88. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت پروژه‌ها (سازگار با مقررات)
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در پژوهش‌های علمی (سازگار با مقررات)
  • 90. کاربرد یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار (سازگار با مقررات)
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت اسناد (سازگار با مقررات)
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های نظارتی (سازگار با مقررات)
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی تولید (سازگار با مقررات)
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت پسماند (سازگار با مقررات)
  • 95. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع (سازگار با مقررات)
  • 96. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (سازگار با مقررات)
  • 97. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای رفتاری (سازگار با مقررات)
  • 98. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی منابع انسانی (سازگار با مقررات)
  • 99. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت دانش (سازگار با مقررات)
  • 100. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی (سازگار با مقررات)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.