سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo: بهینه‌سازی اندازه و عملکرد

کتاب استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo: بهینه‌سازی اندازه و عملکرد

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 مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo: بهینه‌سازی اندازه و عملکرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق
  • 6. مقدمه بر AWS SageMaker
  • 7. قابلیت‌های AWS SageMaker
  • 8. معرفی SageMaker Neo
  • 9. مزایای SageMaker Neo
  • 10. فرایند استقرار مدل با SageMaker Neo
  • 11. مراحل آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
  • 12. انواع چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با SageMaker Neo
  • 13. TensorFlow و SageMaker Neo
  • 14. PyTorch و SageMaker Neo
  • 15. MXNet و SageMaker Neo
  • 16. Scikit-learn و SageMaker Neo
  • 17. آماده‌سازی داده برای استقرار
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. ویژگی‌سازی و مهندسی ویژگی
  • 20. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 21. ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 22. فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل
  • 23. مدل‌های قابل حمل (Portable Models)
  • 24. مفهوم بهینه‌سازی مدل
  • 25. اهداف بهینه‌سازی: کاهش اندازه و افزایش سرعت
  • 26. تکنیک‌های بهینه‌سازی اندازه مدل
  • 27. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
  • 28. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 29. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت اجرا
  • 31. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
  • 32. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 33. پردازنده‌های تنسور (TPU)
  • 34. پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 35. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
  • 36. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 37. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 38. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 39. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 40. بازآموزی مدل‌ها
  • 41. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
  • 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته
  • 43. معماری‌های مدل بهینه‌شده برای استقرار
  • 44. استفاده از SageMaker Neo برای استقرار بر روی پلتفرم‌های مختلف
  • 45. استقرار بر روی AWS IoT Greengrass
  • 46. استقرار بر روی دستگاه‌های موبایل
  • 47. استقرار بر روی کامپیوترهای شخصی
  • 48. بهینه‌سازی مدل برای مصرف انرژی
  • 49. ملاحظات اخلاقی در استقرار هوش مصنوعی
  • 50. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. قابل تفسیر بودن مدل‌ها
  • 52. تشخیص سوگیری در مدل‌ها
  • 53. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 55. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 56. استانداردهای فنی در حوزه هوش مصنوعی
  • 57. پروژه‌های عملی با SageMaker Neo
  • 58. مطالعه موردی: استقرار مدل تشخیص تصویر
  • 59. مطالعه موردی: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
  • 60. مطالعه موردی: استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
  • 61. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
  • 62. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی برای استقرار
  • 63. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد مدل
  • 64. عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
  • 65. روش‌های ارزیابی مدل در محیط واقعی
  • 66. مقایسه عملکرد مدل‌های بهینه‌شده و اولیه
  • 67. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و نقش آن در هوش مصنوعی
  • 68. خدمات ابری AWS برای یادگیری ماشین
  • 69. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. روندهای نوظهور در بهینه‌سازی مدل
  • 71. نقش هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 72. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌های دولتی
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در بخش خصوصی
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
  • 75. راهکارهای بومی‌سازی فناوری هوش مصنوعی
  • 76. نقش آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص
  • 77. اهمیت همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 78. استانداردهای مدیریت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 79. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 80. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن و قابل اعتماد
  • 81. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. مستندسازی فنی مدل‌ها و فرایندهای استقرار
  • 83. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل‌ها
  • 84. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 85. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
  • 86. توسعه کاربردهای هوش مصنوعی برای دستیابی به خودکفایی
  • 87. فناوری‌های نوین مرتبط با هوش مصنوعی
  • 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کاربردهای آن
  • 89. یادگیری فدرال (Federated Learning) و ملاحظات امنیتی آن
  • 90. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهایشان (با رعایت چارچوب‌های اخلاقی)
  • 91. هوش مصنوعی explainable (XAI)
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی ایمن (Safe AI)
  • 93. اصول طراحی مدل‌های مسئولیت‌پذیر
  • 94. تکنیک‌های کاهش خطرات احتمالی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 95. ارزیابی تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 96. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 97. توسعه ابزارهای بومی برای آموزش و استقرار هوش مصنوعی
  • 98. اهمیت مشارکت نخبگان و متخصصان در پیشبرد هوش مصنوعی
  • 99. راهکارهای ارتقاء سواد هوش مصنوعی در جامعه
  • 100. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی در توسعه 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.