سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین در AWS: مقدمه‌ای بر خدمات ابری

کتاب مبانی یادگیری ماشین در AWS: مقدمه‌ای بر خدمات ابری

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 AWS: مقدمه‌ای بر خدمات ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات ابری
  • 5. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
  • 6. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) در AWS
  • 7. تشخیص تصویر و بینایی کامپیوتر در AWS
  • 8. مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل سری‌های زمانی در AWS
  • 9. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
  • 13. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 14. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 15. انتخاب و ارزیابی مدل‌ها
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 20. کاربرد یادگیری تقویتی در AWS
  • 21. معرفی Amazon SageMaker
  • 22. ایجاد و مدیریت محیط‌های SageMaker
  • 23. آموزش مدل‌ها با SageMaker
  • 24. ارزیابی و تنظیم مدل‌ها در SageMaker
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 26. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 27. مانیتورینگ مدل‌ها پس از استقرار
  • 28. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. ابزارهای NLP در AWS: Amazon Comprehend
  • 30. تحلیل احساسات با Amazon Comprehend
  • 31. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با Comprehend
  • 32. موضوع‌بندی اسناد با Comprehend
  • 33. ترجمه ماشینی با Amazon Translate
  • 34. تبدیل گفتار به متن با Amazon Transcribe
  • 35. تبدیل متن به گفتار با Amazon Polly
  • 36. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر
  • 37. ابزارهای بینایی کامپیوتر در AWS: Amazon Rekognition
  • 38. تشخیص چهره و اشیاء با Rekognition
  • 39. بررسی محتوای نامناسب با Rekognition
  • 40. تحلیل متن در تصاویر با Rekognition
  • 41. کاربرد بینایی کامپیوتر در صنعت
  • 42. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با SageMaker
  • 44. پیش‌بینی فروش و تقاضا
  • 45. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn)
  • 46. تحلیل رفتار مشتری
  • 47. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و یادگیری ماشین
  • 48. اتصال دستگاه‌های IoT به AWS
  • 49. پردازش داده‌های IoT با AWS IoT Core
  • 50. یادگیری ماشین بر روی داده‌های IoT
  • 51. کاربرد یادگیری ماشین در IoT
  • 52. مبانی داده‌های بزرگ (Big Data) و یادگیری ماشین
  • 53. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ در AWS: EMR
  • 54. تحلیل داده‌های بزرگ با Apache Spark
  • 55. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ با S3 و Redshift
  • 56. یادگیری ماشین بر روی داده‌های بزرگ
  • 57. امنیت در خدمات یادگیری ماشین AWS
  • 58. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 59. رمزنگاری داده‌ها
  • 60. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 63. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 64. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 65. کاربرد یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
  • 66. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 67. تشخیص بیماری‌ها
  • 68. توسعه داروهای جدید
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در مالی
  • 70. تشخیص تقلب
  • 71. مدیریت ریسک
  • 72. معاملات الگوریتمی
  • 73. کاربرد یادگیری ماشین در خرده‌فروشی
  • 74. پیشنهاد محصول
  • 75. بهینه‌سازی موجودی
  • 76. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت تولید
  • 78. نگهداری پیش‌بینانه
  • 79. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 80. کنترل کیفیت
  • 81. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 82. بهینه‌سازی مسیرها
  • 83. مدیریت ترافیک
  • 84. خودروهای خودران
  • 85. یادگیری ماشین بدون کد (No-Code ML)
  • 86. ابزارهای یادگیری ماشین بدون کد در AWS
  • 87. ایجاد مدل با رابط کاربری گرافیکی
  • 88. استقرار مدل‌های بدون کد
  • 89. آینده یادگیری ماشین در خدمات ابری
  • 90. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 91. یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI)
  • 92. هوش مصنوعی نسل بعدی
  • 93. پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین در سازمان
  • 94. طراحی معماری یادگیری ماشین
  • 95. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 96. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 97. چالش‌ها و فرصت‌ها در یادگیری ماشین
  • 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 99. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 100. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)

📚 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.