سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی هوش مصنوعی با آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

کتاب مبانی هوش مصنوعی با آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

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 مبانی هوش مصنوعی با آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
  • 3. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مراحل کلی یک پروژه یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه بر آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)
  • 7. معماری و اجزای کلیدی سیج‌میکر
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه سیج‌میکر
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در سیج‌میکر
  • 11. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین
  • 13. آموزش مدل‌های نظارت شده (رگرسیون و طبقه‌بندی)
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های نظارت شده
  • 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. آموزش مدل‌های بدون نظارت (خوشه‌بندی و کاهش ابعاد)
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های بدون نظارت
  • 18. مقدمه بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 22. کاربرد CNNs در پردازش تصویر
  • 23. کاربرد RNNs در پردازش زبان طبیعی
  • 24. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در سیج‌میکر
  • 25. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق با سیج‌میکر (TensorFlow, PyTorch)
  • 26. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 27. مستندسازی و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 28. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سیج‌میکر
  • 29. استقرار مدل به عنوان نقطه پایانی بلادرنگ (Real-time Endpoint)
  • 30. استقرار مدل برای پردازش دسته‌ای (Batch Transform)
  • 31. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 32. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 33. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 35. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 36. ترجمه ماشینی
  • 37. خلاصه‌سازی متن
  • 38. مدیریت و پردازش داده‌های متنی در سیج‌میکر
  • 39. استفاده از الگوریتم‌های NLP پیش‌ساخته در سیج‌میکر
  • 40. مقدمه بر پردازش تصویر (Computer Vision)
  • 41. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 42. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 43. تشخیص چهره
  • 44. تولید تصویر
  • 45. مدیریت و پردازش داده‌های تصویری در سیج‌میکر
  • 46. استفاده از الگوریتم‌های Computer Vision پیش‌ساخته در سیج‌میکر
  • 47. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 48. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 49. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 51. آموزش عامل‌های یادگیری تقویتی در سیج‌میکر
  • 52. مقدمه بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 53. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 55. کاربرد یادگیری انتقالی در سیج‌میکر
  • 56. مقدمه بر یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-supervised Learning)
  • 57. یادگیری خودنظارت شده (Self-supervised Learning)
  • 58. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 60. الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
  • 61. الگوریتم‌های مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 62. ترکیب رویکردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در سیج‌میکر
  • 64. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 65. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 66. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainable AI)
  • 67. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 68. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
  • 70. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های صنعتی
  • 72. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مالی
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه آموزش
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه خدمات شهری
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه انرژی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه محیط زیست
  • 80. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 81. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 82. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
  • 83. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 84. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 86. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 87. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 88. کاربرد LLMs در تولید محتوا
  • 89. ملاحظات امنیتی و اخلاقی LLMs
  • 90. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از LLMs
  • 91. مروری بر ابزارها و سرویس‌های پیشرفته سیج‌میکر
  • 92. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 93. بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 94. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی
  • 95. همکاری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 96. آشنایی با مفاهیم پیشرفته‌تر داده‌کاوی
  • 97. تحلیل سری‌های زمانی
  • 98. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
  • 99. استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرآیندها
  • 100. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی

📚 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.