, ,

کتاب آموزش عملی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 عملی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 5. مروری بر پلتفرم‌های ابری برای یادگیری ماشین
  • 6. معرفی Amazon SageMaker
  • 7. ساختار کلی پروژه یادگیری ماشین
  • 8. مراحل توسعه مدل یادگیری ماشین
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 10. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. انتخاب و تقسیم داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 13. نصب و پیکربندی AWS CLI و SDK
  • 14. ایجاد حساب کاربری AWS
  • 15. مفاهیم اولیه سرویس‌های AWS مرتبط
  • 16. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker Studio
  • 17. راه‌اندازی محیط SageMaker Studio
  • 18. ناوبری و قابلیت‌های SageMaker Studio
  • 19. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter در SageMaker
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. رگرسیون خطی و منطقی
  • 22. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. خوشه‌بندی K-Means
  • 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. مفاهیم آموزش مدل در SageMaker
  • 30. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 31. تعریف و پیکربندی وظایف آموزش (Training Jobs)
  • 32. استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
  • 33. آموزش مدل با استفاده از اسکریپت‌های سفارشی
  • 34. استقرار مدل‌های آموزش دیده
  • 35. مقدمه‌ای بر استقرار مدل (Model Deployment)
  • 36. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) برای مدل
  • 37. استقرار مدل به صورت Real-time
  • 38. استقرار مدل به صورت Batch Transform
  • 39. مدیریت نقاط پایانی SageMaker
  • 40. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد مدل
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 42. نمودارهای ROC و منحنی Precision-Recall
  • 43. مانیتورینگ مدل در حال اجرا
  • 44. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 45. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 46. بهینه‌سازی مدل و تنظیم پارامترها
  • 47. جستجوی خودکار هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 48. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 49. استفاده از Grid Search و Random Search
  • 50. کاربرد SageMaker Model Monitor
  • 51. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 52. مفاهیم MLOps
  • 53. ابزارهای MLOps در SageMaker
  • 54. خودکارسازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 55. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
  • 56. استقرار مدل‌های چندگانه و A/B Testing
  • 57. امنیت در SageMaker
  • 58. مدیریت دسترسی و مجوزها (IAM)
  • 59. رمزگذاری داده‌ها در SageMaker
  • 60. امنیت شبکه و VPCها
  • 61. پایپ‌لاین‌های پردازش داده در SageMaker
  • 62. SageMaker Data Wrangler
  • 63. ایجاد و اجرای پایپ‌لاین‌های پردازش داده
  • 64. استفاده از SageMaker Pipelines
  • 65. پایپ‌لاین‌های آموزش و استقرار مدل
  • 66. مدیریت و اتوماسیون وظایف
  • 67. کاربرد SageMaker Ground Truth
  • 68. برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش
  • 69. انواع وظایف برچسب‌گذاری
  • 70. مدیریت تیم‌های برچسب‌گذاری
  • 71. استفاده از SageMaker Feature Store
  • 72. مدیریت و اشتراک‌گذاری ویژگی‌ها
  • 73. ساخت و استفاده از Feature Groups
  • 74. یکپارچگی Feature Store با آموزش و استقرار
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در SageMaker
  • 76. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 77. استفاده از SageMaker RL
  • 78. ساخت محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 79. آموزش عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 80. استقرار عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 81. کاربرد SageMaker Clarify
  • 82. تشخیص سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 83. توضیح‌پذیری مدل (Model Explainability)
  • 84. تحلیل تأثیر ویژگی‌ها بر پیش‌بینی‌ها
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 87. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 88. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 89. کاربردها در بینایی ماشین
  • 90. مباحث پیشرفته در SageMaker
  • 91. SageMaker Autopilot
  • 92. ایجاد خودکار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. تحلیل و انتخاب بهترین مدل
  • 94. SageMaker JumpStart
  • 95. استفاده از راه‌حل‌های آماده
  • 96. مدل‌های از پیش آموزش دیده و دیتاست‌ها
  • 97. سفارشی‌سازی راه‌حل‌های JumpStart
  • 98. جمع‌بندی و بهترین شیوه‌ها
  • 99. مروری بر کل دوره
  • 100. نکات کلیدی برای توسعه موفق مدل

📚 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 آموزش عملی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker”

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

پیمایش به بالا