کتاب ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (Amazon SageMaker)
, ,

کتاب ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (Amazon SageMaker)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000064573 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش 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. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
  • 3. مبانی آماری و ریاضی یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مراحل کلی ساخت مدل یادگیری ماشین
  • 6. معرفی پلتفرم‌های ابری برای یادگیری ماشین
  • 7. آشنایی با Amazon SageMaker
  • 8. نصب و پیکربندی محیط SageMaker
  • 9. مفاهیم کلیدی در SageMaker: Notebook Instances, Training Jobs, Endpoints
  • 10. انتخاب مجموعه داده مناسب برای آموزش مدل
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 12. مهندسی ویژگی: انتخاب و ایجاد ویژگی‌های مؤثر
  • 13. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 15. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 16. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 17. درختان تصمیم و نحوه کارکرد آن‌ها
  • 18. جنگل‌های تصادفی و بهبود عملکرد مدل
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 21. خوشه‌بندی K-Means
  • 22. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 24. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 25. آشنایی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 26. استفاده از SageMaker برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. آموزش مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 28. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 29. آموزش مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 31. مفاهیم بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 33. بهینه‌سازها: گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 34. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 37. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 39. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 40. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 41. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
  • 43. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 44. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 45. ضریب تعیین (R-squared)
  • 46. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 47. ایجاد نقاط پایانی (Endpoints) برای استقرار مدل
  • 48. پیش‌بینی بلادرنگ با استفاده از SageMaker Endpoints
  • 49. پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Transform)
  • 50. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 51. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
  • 52. امنیت در SageMaker و مدیریت دسترسی
  • 53. مدیریت هزینه‌ها در SageMaker
  • 54. کاربرد SageMaker در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های NLP
  • 56. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. ترجمه ماشینی با SageMaker
  • 58. کاربرد SageMaker در پردازش تصویر
  • 59. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 60. بخش‌بندی تصاویر
  • 61. تولید تصویر با استفاده از مدل‌های مولد
  • 62. یادگیری تقویتی در SageMaker
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 65. ساخت ربات‌های هوشمند با SageMaker
  • 66. استفاده از SageMaker Studio برای تجربه یکپارچه
  • 67. مدیریت پروژه‌ها در SageMaker Studio
  • 68. همکاری تیمی در SageMaker
  • 69. آزمایشگاه‌ها و نمونه‌کدهای عملی در SageMaker
  • 70. ساخت مدل پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 71. ساخت مدل تشخیص اسپم ایمیل
  • 72. ساخت مدل پیشنهاد دهنده محصول
  • 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 74. کاربرد LLMs در SageMaker
  • 75. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
  • 76. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 77. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 78. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 80. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
  • 81. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 82. مروری بر ابزارهای جدید در SageMaker
  • 83. بهینه‌سازی مصرف منابع در SageMaker
  • 84. استفاده از SageMaker برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. ساخت سیستم توصیه‌گر فیلم
  • 86. ساخت سیستم توصیه‌گر موسیقی
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. کاربرد یادگیری فدرال در SageMaker
  • 89. پروژه‌های پیشرفته با SageMaker
  • 90. ساخت مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 91. کاربرد SageMaker در مراقبت‌های بهداشتی
  • 92. تحلیل داده‌های پزشکی با SageMaker
  • 93. ساخت مدل پیش‌بینی بیماری
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

📚 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 ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری (Amazon SageMaker)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا