سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo: کاهش حجم و افزایش کارایی

کتاب استقرار بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo: کاهش حجم و افزایش کارایی

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 استقرار بهینه مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo: کاهش حجم و افزایش کارایی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 5. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 6. مفاهیم اساسی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 8. روش‌های بهینه‌سازی: گرادیان کاهشی
  • 9. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
  • 10. محیط توسعه SageMaker
  • 11. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی
  • 14. انتخاب مدل مناسب
  • 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 16. تنظیم هایپرپارامترها
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل
  • 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. نیاز به بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 23. معرفی AWS SageMaker Neo
  • 24. کاربرد SageMaker Neo در استقرار مدل‌ها
  • 25. مزایای استفاده از SageMaker Neo
  • 26. فرایند استقرار با SageMaker Neo
  • 27. کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 28. انتخاب پلتفرم هدف برای استقرار
  • 29. پشتیبانی SageMaker Neo از سخت‌افزارهای مختلف
  • 30. بهینه‌سازی حجم مدل
  • 31. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
  • 32. فشردن مدل‌ها
  • 33. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 34. تکنیک‌های هرس (Pruning)
  • 35. بهینه‌سازی کارایی مدل
  • 36. افزایش سرعت استنتاج
  • 37. کاهش تأخیر (Latency)
  • 38. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 39. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 40. امنیت داده‌ها در محیط ابری
  • 41. مدیریت دسترسی‌ها در SageMaker
  • 42. پایش و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 43. جمع‌آوری لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 44. ابزارهای پایش در SageMaker
  • 45. بازآموزی مدل‌ها
  • 46. استراتژی‌های بازآموزی
  • 47. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 48. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 49. ملاحظات سخت‌افزاری در دستگاه‌های لبه
  • 50. بهینه‌سازی مدل برای منابع محدود
  • 51. چالش‌های استقرار در محیط‌های توزیع شده
  • 52. معرفی AWS IoT Greengrass
  • 53. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Greengrass
  • 54. کاربرد SageMaker Neo در استقرار روی لبه
  • 55. سناریوهای عملیاتی استقرار مدل
  • 56. مثال: استقرار مدل تشخیص تصویر
  • 57. مثال: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
  • 58. مثال: استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
  • 59. بهینه‌سازی مدل‌های Deep Learning
  • 60. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 61. مدل‌های کوانتایز شده برای Deep Learning
  • 62. مدل‌های هرس شده برای Deep Learning
  • 63. استفاده از چارچوب‌های بهینه‌سازی
  • 64. معرفی TensorFlow Lite
  • 65. کاربرد TensorFlow Lite در استقرار
  • 66. معرفی PyTorch Mobile
  • 67. کاربرد PyTorch Mobile در استقرار
  • 68. مقایسه چارچوب‌های استقرار
  • 69. انتخاب بهترین چارچوب برای پروژه
  • 70. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 71. مراحل MLOps
  • 72. ابزارهای MLOps در AWS
  • 73. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 74. معماری‌های مقیاس‌پذیر
  • 75. مدیریت بار (Load Balancing)
  • 76. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار
  • 77. راهکارهای کاهش هزینه‌های AWS
  • 78. مدیریت منابع کارآمد
  • 79. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 80. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 81. عدم تبعیض در مدل‌ها
  • 82. شفافیت در تصمیم‌گیری مدل‌ها
  • 83. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. چارچوب‌های نظارتی در ایران
  • 85. مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
  • 86. مجوزهای لازم برای توسعه و استقرار
  • 87. نکات فنی پیشرفته در SageMaker Neo
  • 88. تنظیمات کامپایل پیشرفته
  • 89. استفاده از پروفایلرها
  • 90. مدیریت وابستگی‌ها
  • 91. بهینه‌سازی مدل برای معماری‌های خاص
  • 92. استقرار مدل‌های تنسورفلو
  • 93. استقرار مدل‌های پای‌تورچ
  • 94. استقرار مدل‌های MXNet
  • 95. استقرار مدل‌های scikit-learn
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 97. کاربرد یادگیری انتقالی در بهینه‌سازی
  • 98. بهینه‌سازی مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 99. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده با SageMaker Neo
  • 100. مطالعه موردی: پروژه صنعتی

📚 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.