کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه
, ,

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000081208 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. یادگیری عمیق و معماری‌های آن
  • 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 8. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
  • 9. معرفی SageMaker Neo
  • 10. اهداف بهینه‌سازی مدل
  • 11. مزایای استفاده از SageMaker Neo
  • 12. محیط توسعه SageMaker
  • 13. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. مهندسی ویژگی
  • 16. انتخاب مدل مناسب
  • 17. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 21. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
  • 22. چالش‌های استقرار مدل
  • 23. استقرار مدل در محیط ابری
  • 24. استقرار مدل در لبه (Edge)
  • 25. معرفی SageMaker Endpoints
  • 26. ایجاد و پیکربندی SageMaker Endpoints
  • 27. مانیتورینگ SageMaker Endpoints
  • 28. مقیاس‌پذیری SageMaker Endpoints
  • 29. امنیت در استقرار مدل
  • 30. مفاهیم بهینه‌سازی مدل
  • 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
  • 32. تکنیک‌های هرس مدل (Pruning)
  • 33. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 34. پیاده‌سازی SageMaker Neo
  • 35. کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 36. پشتیبانی از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 37. پشتیبانی از سخت‌افزارهای مختلف
  • 38. انتخاب کامپایلر مناسب
  • 39. مدیریت نسخه مدل
  • 40. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده با Neo
  • 41. استقرار در پلتفرم‌های ابری
  • 42. استقرار در دستگاه‌های لبه
  • 43. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 44. تست و اعتبارسنجی مدل مستقر شده
  • 45. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 46. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 47. تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 48. تنظیم مجدد مدل (Retraining)
  • 49. استقرار مدل‌های چندگانه
  • 50. مدیریت ترافیک در Endpoints
  • 51. A/B Testing برای مدل‌ها
  • 52. Canary Deployments
  • 53. استقرار مدل‌های Real-time
  • 54. استقرار مدل‌های Batch Transform
  • 55. استقرار مدل‌ها برای پردازش Stream
  • 56. کاربرد SageMaker Neo در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 57. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
  • 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی میکروکنترلرها
  • 59. ملاحظات امنیتی برای دستگاه‌های لبه
  • 60. مدیریت انرژی در دستگاه‌های لبه
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در خودروها
  • 62. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های پوشیدنی
  • 63. کاربردهای SageMaker Neo در صنایع مختلف
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
  • 65. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش صدا
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 67. بهینه‌سازی مدل‌های توصیه گر
  • 68. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در استقرار مدل
  • 70. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های تفسیرپذیر (XAI)
  • 73. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل
  • 74. ملاحظات قانونی در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 75. انطباق با مقررات محلی
  • 76. استانداردهای بین‌المللی در هوش مصنوعی
  • 77. آینده SageMaker Neo و بهینه‌سازی مدل
  • 78. روندها در استقرار مدل‌های لبه
  • 79. پیشرفت‌ها در تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 80. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 81. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 82. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 83. یادگیری ماشین و علم داده
  • 84. ابزارهای پیشرفته در SageMaker
  • 85. یکپارچه‌سازی SageMaker با سایر سرویس‌های AWS
  • 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های چند ابری
  • 87. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 88. بهینه‌سازی مدل برای مصرف منابع
  • 89. مدیریت هزینه‌ها در استقرار مدل
  • 90. مطالعات موردی موفق در استقرار مدل
  • 91. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 92. آموزش مداوم در حوزه یادگیری ماشین
  • 93. یادگیری ماشین برای متخصصان کسب و کار
  • 94. مدل‌های هوش مصنوعی در خدمات عمومی
  • 95. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
  • 96. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 97. مقدمه‌ای بر امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 98. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 99. دفاع در برابر حملات به مدل‌ها
  • 100. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا