سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین در ابر: معرفی سرویس‌های AWS

کتاب مبانی یادگیری ماشین در ابر: معرفی سرویس‌های AWS

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 یادگیری ماشین در ابر: معرفی سرویس‌های AWS

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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 مزایای یادگیری ماشین
  • 5. معرفی خدمات یادگیری ماشین در ابر
  • 6. مزایای استفاده از ابر برای یادگیری ماشین
  • 7. مقدمه‌ای بر سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 8. Amazon SageMaker: پلتفرم کامل یادگیری ماشین
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در AWS
  • 11. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 12. انتخاب و مهندسی ویژگی با ابزارهای AWS
  • 13. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 16. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود مدل
  • 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. استقرار مدل‌های SageMaker برای پیش‌بینی
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌های مستقر شده
  • 24. نظارت بر عملکرد مدل‌های در حال اجرا
  • 25. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 26. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
  • 28. آموزش شبکه‌های عصبی در AWS
  • 29. Amazon Rekognition: تحلیل تصویر و ویدئو
  • 30. کاربرد Rekognition در تشخیص اشیاء
  • 31. استفاده از Rekognition برای تشخیص چهره
  • 32. تحلیل احساسات با Rekognition
  • 33. Amazon Comprehend: پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. تحلیل متن با Comprehend
  • 35. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER) با Comprehend
  • 36. تحلیل احساسات متن با Comprehend
  • 37. Amazon Translate: ترجمه ماشینی
  • 38. ترجمه متون با Amazon Translate
  • 39. کاربرد Translate در برنامه‌های کاربردی
  • 40. Amazon Transcribe: تبدیل گفتار به متن
  • 41. تبدیل صوت به متن با Transcribe
  • 42. کاربرد Transcribe در تحلیل صدا
  • 43. Amazon Lex: ساخت ربات‌های گفتگو
  • 44. طراحی ربات‌های گفتگو با Lex
  • 45. ادغام Lex با سایر خدمات AWS
  • 46. Amazon Personalize: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر با Personalize
  • 48. کاربرد Personalize در تجارت الکترونیک
  • 49. Amazon Forecast: پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 50. مدل‌سازی پیش‌بینی با Forecast
  • 51. کاربرد Forecast در مدیریت موجودی
  • 52. یادگیری تقویتی در AWS
  • 53. معرفی Amazon GameLift
  • 54. کاربرد GameLift در بازی‌های آنلاین
  • 55. مباحث پیشرفته یادگیری ماشین
  • 56. تشریح الگوریتم‌های پیچیده‌تر
  • 57. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 59. حریم خصوصی و امنیت در یادگیری ماشین
  • 60. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 61. ملاحظات قانونی و مقرراتی در ایران
  • 62. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 63. استانداردهای داده در صنعت
  • 64. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 65. روش‌های اکتشاف داده
  • 66. تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
  • 67. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتریان
  • 68. تحلیل رگرسیون پیشرفته
  • 69. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
  • 70. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 71. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 72. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت
  • 73. مدل‌های پردازش تصویر پیشرفته
  • 74. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
  • 75. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 76. مدل‌های پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 77. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 78. کاربرد RNN در تحلیل متن
  • 79. نکات کلیدی در انتخاب مدل مناسب
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در سازمان‌ها
  • 81. استراتژی‌های موفقیت در پروژه‌های ML
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
  • 83. کاربرد Spark MLlib در AWS
  • 84. استفاده از خدمات مدیریت شده AWS برای ML
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از خدمات ML
  • 86. مقایسه خدمات مختلف یادگیری ماشین در AWS
  • 87. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 88. نقش یادگیری ماشین در تحول دیجیتال
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع شده
  • 91. مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 92. مباحث اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
  • 93. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 94. استانداردهای امنیتی برای مدل‌های ML
  • 95. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 96. مدیریت داده‌های بزرگ برای ML
  • 97. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
  • 98. معرفی تکنیک‌های Ensemble Learning
  • 99. کاربرد Random Forest و Gradient Boosting
  • 100. مدل‌های تشخیص تقلب

📚 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.