, ,

کتاب برچسب‌گذاری داده‌ها در Amazon SageMaker Ground Truth

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 برچسب‌گذاری داده‌ها در Amazon SageMaker Ground Truth

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با برچسب‌گذاری داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 3. کاربردهای عملی برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 4. معرفی Amazon SageMaker Ground Truth
  • 5. مقایسه روش‌های مختلف برچسب‌گذاری داده
  • 6. بررسی انواع وظایف برچسب‌گذاری
  • 7. برچسب‌گذاری تصاویر: دسته‌بندی
  • 8. برچسب‌گذاری تصاویر: تشخیص اشیاء
  • 9. برچسب‌گذاری تصاویر: تقسیم‌بندی معنایی
  • 10. برچسب‌گذاری تصاویر: تقسیم‌بندی رویداد
  • 11. برچسب‌گذاری متن: تحلیل احساسات
  • 12. برچسب‌گذاری متن: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
  • 13. برچسب‌گذاری متن: طبقه‌بندی متن
  • 14. برچسب‌گذاری صوتی: تشخیص گفتار
  • 15. برچسب‌گذاری صوتی: طبقه‌بندی صدا
  • 16. برنامه‌ریزی پروژه برچسب‌گذاری داده
  • 17. تعیین اهداف و محدوده پروژه
  • 18. انتخاب وظایف برچسب‌گذاری مناسب
  • 19. تخمین زمان و منابع مورد نیاز
  • 20. ایجاد دستورالعمل‌های برچسب‌گذاری واضح
  • 21. اهمیت کیفیت در برچسب‌گذاری
  • 22. متدولوژی‌های تضمین کیفیت
  • 23. نمونه‌برداری و بررسی خروجی‌ها
  • 24. مدیریت تیم برچسب‌گذاران
  • 25. آموزش تیم برچسب‌گذاران
  • 26. ارزیابی عملکرد برچسب‌گذاران
  • 27. استفاده از SageMaker Ground Truth برای برچسب‌گذاری
  • 28. راه‌اندازی حساب AWS و دسترسی به SageMaker
  • 29. ایجاد مجموعه داده در SageMaker Ground Truth
  • 30. پیکربندی وظایف برچسب‌گذاری
  • 31. تعیین وظایف برای برچسب‌گذاران داخلی
  • 32. تعیین وظایف برای کارگران خارجی (Vendor)
  • 33. استفاده از کارگران عمومی (Mechanical Turk)
  • 34. تنظیمات پیشرفته برای وظایف برچسب‌گذاری
  • 35. ایجاد قالب‌های سفارشی برای وظایف
  • 36. مدیریت وظایف برچسب‌گذاری
  • 37. نظارت بر پیشرفت کار
  • 38. بررسی کیفیت برچسب‌گذاری‌ها
  • 39. استفاده از پاسخ‌های متعدد برای اطمینان از کیفیت
  • 40. اعمال قوانین و منطق برچسب‌گذاری
  • 41. مرور و ویرایش برچسب‌گذاری‌های انجام شده
  • 42. استفاده از خروجی‌های برچسب‌گذاری شده
  • 43. استخراج داده‌های برچسب‌دار
  • 44. فرمت‌های خروجی داده‌ها
  • 45. ادغام داده‌های برچسب‌دار با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 46. کار با مدل‌های داخلی SageMaker Ground Truth
  • 47. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌برچسب‌گذاری
  • 48. بهبود دقت مدل‌ها با داده‌های برچسب‌دار
  • 49. ملاحظات امنیتی در برچسب‌گذاری داده
  • 50. حفاظت از داده‌های حساس
  • 51. پیروی از مقررات حریم خصوصی
  • 52. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 53. کاربرد SageMaker Ground Truth در صنایع مختلف
  • 54. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 56. تحلیل داده‌های صوتی
  • 57. برچسب‌گذاری داده برای رباتیک
  • 58. برچسب‌گذاری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. بهینه‌سازی هزینه‌ها در برچسب‌گذاری داده
  • 60. انتخاب استراتژی مناسب برچسب‌گذاری
  • 61. مدیریت منابع کارگران
  • 62. استفاده از ابزارهای خودکارسازی
  • 63. کاهش زمان مورد نیاز برای برچسب‌گذاری
  • 64. بررسی و تحلیل نتایج برچسب‌گذاری
  • 65. شناسایی الگوهای خطا
  • 66. بهبود دستورالعمل‌ها و فرآیندها
  • 67. مطالعات موردی در برچسب‌گذاری داده
  • 68. مثال عملی: برچسب‌گذاری تصاویر پزشکی
  • 69. مثال عملی: برچسب‌گذاری متن برای خدمات مشتری
  • 70. مثال عملی: برچسب‌گذاری داده‌های صوتی برای دستیارهای هوشمند
  • 71. آینده برچسب‌گذاری داده و یادگیری ماشین
  • 72. روندهای نوظهور در برچسب‌گذاری
  • 73. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی برچسب‌گذاری
  • 74. چالش‌های پیش رو در برچسب‌گذاری داده
  • 75. اهمیت همکاری با متخصصان حوزه
  • 76. توسعه ابزارهای داخلی برای برچسب‌گذاری
  • 77. کاربرد داده‌های برچسب‌دار در توسعه مدل‌های سفارشی
  • 78. ملاحظات فقهی و شرعی در داده‌ها و برچسب‌گذاری
  • 79. رعایت حدود شرعی در تصاویر و محتوای متنی
  • 80. استفاده از داده‌های حلال و پاکیزه
  • 81. پرهیز از ترویج محتوای خلاف شرع
  • 82. اهمیت داده‌های بومی و منطبق با فرهنگ ایرانی
  • 83. استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده در چارچوب قوانین
  • 84. مدیریت داده‌ها با رعایت قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 85. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 86. حفظ کرامت انسانی در فرآیند برچسب‌گذاری
  • 87. پرهیز از تبعیض و کلیشه‌سازی در برچسب‌گذاری
  • 88. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌های برچسب‌دار
  • 89. بررسی انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 90. انطباق با مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 91. تضمین صحت و اعتبار داده‌های برچسب‌دار
  • 92. ارزیابی کیفیت داده‌ها از منظر محتوایی
  • 93. بررسی انطباق با معیارهای علمی و فقهی
  • 94. تضمین عدم مغایرت با منافع ملی
  • 95. بررسی انطباق با قوانین حوزه فناوری اطلاعات
  • 96. تعهد به حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 97. مستندسازی فرآیند برچسب‌گذاری
  • 98. ارائه گزارش‌های شفاف از فرآیند
  • 99. آموزش مداوم تیم برچسب‌گذاران
  • 100. ارتقاء دانش فنی و تخصصی تیم

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب برچسب‌گذاری داده‌ها در Amazon SageMaker Ground Truth”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا