سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع استفاده از مدل‌های آماده در Amazon SageMaker JumpStart

کتاب راهنمای جامع استفاده از مدل‌های آماده در Amazon SageMaker JumpStart

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 راهنمای جامع استفاده از مدل‌های آماده در Amazon SageMaker JumpStart

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 8. داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی
  • 11. انتخاب مدل
  • 12. ارزیابی مدل
  • 13. تنظیم فراپارامترها
  • 14. مدل‌های خطی
  • 15. رگرسیون خطی
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. درختان تصمیم
  • 19. جنگل‌های تصادفی
  • 20. تقویت گرادیان
  • 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 22. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. مدل‌های زبانی
  • 26. ترنسفورمرها
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 28. مزایای مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 29. Amazon SageMaker JumpStart
  • 30. معرفی SageMaker JumpStart
  • 31. کاوش مدل‌های موجود در JumpStart
  • 32. دسته‌بندی مدل‌ها در JumpStart
  • 33. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. مدل‌های بینایی ماشین
  • 35. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 36. مدل‌های یادگیری نظارت نشده
  • 37. نحوه انتخاب مدل مناسب
  • 38. معیارهای انتخاب مدل
  • 39. ملاحظات اخلاقی در انتخاب مدل
  • 40. نکات فنی برای انتخاب مدل
  • 41. آماده‌سازی محیط توسعه
  • 42. نصب ابزارهای لازم
  • 43. پیکربندی محیط AWS
  • 44. استفاده از SageMaker Studio
  • 45. استقرار مدل‌های آماده
  • 46. فرایند استقرار مدل
  • 47. انواع روش‌های استقرار
  • 48. استقرار برای پیش‌بینی در زمان واقعی
  • 49. استقرار برای پردازش دسته‌ای
  • 50. بهینه‌سازی استقرار مدل
  • 51. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 52. تکنیک‌های مانیتورینگ
  • 53. شناسایی انحراف داده (Data Drift)
  • 54. شناسایی انحراف مدل (Model Drift)
  • 55. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 56. بازآموزی مدل
  • 57. استفاده از داده‌های جدید
  • 58. ارزیابی مجدد مدل
  • 59. به‌روزرسانی مدل مستقر شده
  • 60. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 61. کاربرد مدل‌های NLP در JumpStart
  • 62. ترجمه ماشینی
  • 63. خلاصه‌سازی متن
  • 64. تحلیل احساسات
  • 65. طبقه‌بندی متن
  • 66. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 67. تولید متن
  • 68. کاربرد مدل‌های بینایی ماشین در JumpStart
  • 69. طبقه‌بندی تصویر
  • 70. تشخیص اشیاء
  • 71. تقسیم‌بندی تصویر
  • 72. تولید تصویر
  • 73. کاربرد مدل‌های یادگیری تقویتی در JumpStart
  • 74. کاربردهای عمومی یادگیری تقویتی
  • 75. مثال‌های عملی یادگیری تقویتی
  • 76. کاربرد مدل‌های یادگیری نظارت نشده در JumpStart
  • 77. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 78. کاهش ابعاد
  • 79. تشخیص ناهنجاری
  • 80. کاربردهای پیشرفته در JumpStart
  • 81. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 83. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
  • 84. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های آماده
  • 85. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 86. حفاظت از داده‌های آموزشی
  • 87. رعایت مقررات حاکم بر داده‌ها
  • 88. نمونه‌های کاربردی از JumpStart در صنایع
  • 89. کاربرد در حوزه سلامت
  • 90. کاربرد در حوزه مالی
  • 91. کاربرد در حوزه خرده‌فروشی
  • 92. کاربرد در حوزه تولید
  • 93. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های آماده
  • 94. روندهای نوظهور در مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 95. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
  • 96. نقش مدل‌های آماده در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 97. اهمیت توسعه پایدار در هوش مصنوعی
  • 98. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های آماده
  • 99. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 100. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی

📚 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.