سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker

کتاب آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از 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 آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
  • 5. مراحل کلی پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین
  • 6. آشنایی با Amazon SageMaker
  • 7. مزایای استفاده از Amazon SageMaker
  • 8. معماری کلی Amazon SageMaker
  • 9. محیط‌های توسعه در SageMaker
  • 10. نصب و پیکربندی ابزارهای SageMaker
  • 11. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 15. اهمیت داده‌های با کیفیت
  • 16. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 17. رگرسیون خطی
  • 18. رگرسیون لجستیک
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. درختان تصمیم
  • 21. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 22. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 23. خوشه‌بندی (Clustering): K-Means
  • 24. تحلیل مولفه اصلی (PCA)
  • 25. کاربرد الگوریتم‌ها در مسائل واقعی
  • 26. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 27. مقدمه‌ای بر آموزش مدل
  • 28. مفهوم آموزش مدل (Model Training)
  • 29. نقش داده‌ها در فرآیند آموزش
  • 30. پارامترها و هایپرپارامترها
  • 31. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 32. روش‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 33. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 36. اهمیت ارزیابی مدل
  • 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 38. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 39. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 40. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 41. ضریب تعیین (R-squared)
  • 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 43. دقت (Accuracy)
  • 44. صحت (Precision)
  • 45. بازیابی (Recall)
  • 46. امتیاز F1
  • 47. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 48. منحنی ROC و AUC
  • 49. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 50. مفهوم و کاربرد اعتبارسنجی متقابل
  • 51. انواع اعتبارسنجی متقابل
  • 52. پیاده‌سازی آموزش مدل در SageMaker
  • 53. ایجاد و پیکربندی یک نوت‌بوک Jupyter در SageMaker
  • 54. استفاده از SageMaker SDK
  • 55. بارگذاری داده‌ها در SageMaker
  • 56. انتخاب الگوریتم داخلی SageMaker
  • 57. پیکربندی وظیفه آموزش (Training Job)
  • 58. اجرای وظیفه آموزش
  • 59. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 60. ذخیره‌سازی مدل آموزش دیده
  • 61. استفاده از الگوریتم‌های سفارشی در SageMaker
  • 62. آماده‌سازی کانتینرهای Docker برای آموزش
  • 63. نوشتن اسکریپت آموزش سفارشی
  • 64. استقرار مدل آموزش دیده
  • 65. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
  • 66. انواع روش‌های استقرار مدل
  • 67. استقرار مدل در SageMaker Endpoints
  • 68. ایجاد و پیکربندی Endpoints
  • 69. استفاده از مدل مستقر شده برای پیش‌بینی
  • 70. مقیاس‌پذیری و مدیریت Endpoints
  • 71. مانیتورینگ Endpoints
  • 72. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
  • 73. اهمیت MLOps در چرخه عمر مدل
  • 74. ابزارها و تکنیک‌های MLOps
  • 75. مدیریت نسخه مدل
  • 76. اتوماسیون فرآیندها
  • 77. نمونه‌سازی و آزمایش A/B
  • 78. ملاحظات امنیتی در SageMaker
  • 79. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 80. امنیت داده‌ها در SageMaker
  • 81. پیکربندی امن شبکه
  • 82. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین
  • 83. ساخت یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 84. ساخت یک مدل تشخیص اسپم
  • 85. ساخت یک مدل طبقه‌بندی تصاویر
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 87. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 88. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 89. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 90. کاربرد یادگیری عمیق در مسائل پیچیده
  • 91. آشنایی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 92. TensorFlow و Keras
  • 93. PyTorch
  • 94. استفاده از SageMaker برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 95. نکات پیشرفته در آموزش مدل
  • 96. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 97. پردازش توزیع شده داده‌ها
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 99. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 100. مباحث اخلاقی در 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.