سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راه‌اندازی محیط عملیاتی برای پروژه‌های یادگیری ماشین در AWS

کتاب راه‌اندازی محیط عملیاتی برای پروژه‌های یادگیری ماشین در 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 راه‌اندازی محیط عملیاتی برای پروژه‌های یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: زیرساخت‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
  • 5. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 6. معرفی سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 7. مفاهیم کلیدی AWS برای ML
  • 8. آشنایی با Amazon SageMaker
  • 9. قابلیت‌های Amazon SageMaker
  • 10. مزایای استفاده از SageMaker
  • 11. محیط‌های توسعه در SageMaker
  • 12. نصب و پیکربندی SageMaker Studio
  • 13. راه اندازی نوت‌بوک‌ها در SageMaker
  • 14. کار با داده‌ها در SageMaker
  • 15. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 16. مدیریت مجموعه داده‌ها در SageMaker
  • 17. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 19. تنظیم پارامترهای مدل
  • 20. اجرای آموزش مدل در SageMaker
  • 21. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 22. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل
  • 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. انتخاب معیارهای مناسب
  • 25. تنظیم مدل بر اساس نتایج ارزیابی
  • 26. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. انواع استقرار مدل
  • 28. استقرار مدل به صورت Real-time
  • 29. استقرار مدل به صورت Batch Transform
  • 30. مدیریت و مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
  • 31. به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 32. امنیت در محیط‌های یادگیری ماشین AWS
  • 33. مدیریت دسترسی با IAM
  • 34. امنیت داده‌ها در SageMaker
  • 35. پیکربندی امنیتی SageMaker
  • 36. بهینه‌سازی هزینه‌ها در AWS برای ML
  • 37. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 38. استفاده بهینه از منابع محاسباتی
  • 39. انتخاب نمونه‌های مناسب SageMaker
  • 40. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 41. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 42. ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 43. مستندسازی پروژه‌های ML
  • 44. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 45. روش‌های مهندسی ویژگی
  • 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 47. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 48. استفاده از SageMaker Hyperparameter Tuning Jobs
  • 49. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 50. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 51. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 52. استفاده از SageMaker برای Deep Learning
  • 53. آموزش مدل‌های CNN
  • 54. آموزش مدل‌های RNN
  • 55. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 56. کاربرد NLP در یادگیری ماشین
  • 57. استفاده از SageMaker برای NLP
  • 58. مدل‌های زبانی
  • 59. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 60. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 61. کاربرد بینایی ماشین
  • 62. استفاده از SageMaker برای بینایی ماشین
  • 63. تشخیص اشیاء
  • 64. دسته‌بندی تصاویر
  • 65. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 66. مبانی یادگیری تقویتی
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 68. استفاده از SageMaker برای یادگیری تقویتی
  • 69. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 70. معرفی AutoML
  • 71. استفاده از SageMaker Autopilot
  • 72. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 73. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
  • 74. استفاده از AWS Glue برای ETL
  • 75. یکپارچه‌سازی SageMaker با سرویس‌های داده AWS
  • 76. ساخت پایپ‌لاین‌های ML در SageMaker
  • 77. مدیریت و خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 78. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 79. اصول MLOps
  • 80. ابزارهای MLOps در AWS
  • 81. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 82. مانیتورینگ و هشداردهی در ML
  • 83. مدیریت خطا در مدل‌های ML
  • 84. تفسیرپذیری مدل‌های ML
  • 85. تکنیک‌های تفسیرپذیری
  • 86. استفاده از SageMaker Clarify
  • 87. پیش‌گیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 88. شناسایی و کاهش سوگیری
  • 89. اخلاق در توسعه و استقرار مدل‌های ML
  • 90. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 93. کاربرد مدل‌های پیش‌بینانه
  • 94. بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری با ML
  • 95. مدل‌سازی ریسک
  • 96. پیش‌بینی تقاضا
  • 97. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 98. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. ساخت سیستم توصیه‌گر در SageMaker

📚 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.