, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و بهینه‌سازی 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. مراحل چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 5. معرفی AWS SageMaker
  • 6. کاربرد AWS SageMaker در استقرار مدل
  • 7. مفهوم استقرار مدل (Model Deployment)
  • 8. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker Neo
  • 11. اهداف SageMaker Neo
  • 12. مزایای استفاده از SageMaker Neo
  • 13. معماری SageMaker Neo
  • 14. فرآیند کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 15. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده توسط SageMaker Neo
  • 16. آماده‌سازی داده‌ها برای کامپایل
  • 17. انتخاب فریم‌ورک مناسب یادگیری ماشین
  • 18. نصب و پیکربندی AWS CLI
  • 19. پیکربندی اعتبارات AWS
  • 20. ایجاد یک حساب AWS
  • 21. مقدمه‌ای بر سرویس‌های AWS مرتبط
  • 22. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی مدل
  • 23. Amazon EC2 برای اجرای مدل
  • 24. Amazon Lambda برای استقرار سرورلس
  • 25. Amazon EKS برای استقرار کانتینری
  • 26. انتخاب سخت‌افزار هدف برای استقرار
  • 27. معرفی معماری‌های سخت‌افزاری مختلف (CPU, GPU, Edge Devices)
  • 28. تأثیر سخت‌افزار بر عملکرد مدل
  • 29. تأثیر فرمت مدل بر اندازه و سرعت
  • 30. کامپایل مدل با استفاده از SageMaker Neo
  • 31. انتخاب هدف کامپایل (Target Device)
  • 32. پارامترهای کامپایل در SageMaker Neo
  • 33. بهینه‌سازی اندازه مدل
  • 34. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 35. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
  • 36. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 37. هرس کردن (Pruning) مدل
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 39. تنظیم پارامترهای زمان اجرا (Runtime Parameters)
  • 40. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی
  • 41. مدیریت نسخه مدل
  • 42. ذخیره‌سازی مدل‌های کامپایل شده در S3
  • 43. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) در SageMaker
  • 44. استقرار مدل بر روی SageMaker Endpoints
  • 45. تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling)
  • 46. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 47. استفاده از Amazon CloudWatch برای مانیتورینگ
  • 48. سنجه‌های کلیدی عملکرد (Key Performance Metrics)
  • 49. شناسایی گلوگاه‌ها در استقرار
  • 50. عیب‌یابی مشکلات استقرار مدل
  • 51. مدیریت هزینه‌های استقرار مدل
  • 52. انتخاب نمونه‌های EC2 مناسب
  • 53. استفاده از گزینه‌های قیمت‌گذاری AWS (Spot Instances)
  • 54. بهینه‌سازی استفاده از منابع
  • 55. مقدمه‌ای بر استقرار مدل در محیط‌های لبه (Edge)
  • 56. چالش‌های استقرار در دستگاه‌های لبه
  • 57. استفاده از SageMaker Neo برای دستگاه‌های لبه
  • 58. پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف لبه (Raspberry Pi, Jetson Nano)
  • 59. ذخیره‌سازی مدل‌های بهینه‌شده برای لبه
  • 60. انتقال مدل به دستگاه‌های لبه
  • 61. اجرای مدل بر روی دستگاه‌های لبه
  • 62. بررسی عملکرد مدل بر روی دستگاه‌های لبه
  • 63. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 64. تفاوت‌های استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 65. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 66. استفاده از SageMaker Neo برای مدل‌های عمیق
  • 67. بهینه‌سازی مدل‌های TensorFlow
  • 68. بهینه‌سازی مدل‌های PyTorch
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌های MXNet
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های Scikit-learn
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های XGBoost
  • 72. بهینه‌سازی مدل‌های LightGBM
  • 73. مقدمه‌ای بر امنیت در استقرار مدل
  • 74. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 75. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
  • 76. حفاظت از مدل در برابر دسترسی غیرمجاز
  • 77. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استقرار مدل
  • 78. استانداردهای داده و حریم خصوصی
  • 79. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) در صورت نیاز
  • 80. چارچوب‌های اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 81. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 82. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 83. اهمیت مستندسازی در چرخه عمر مدل
  • 84. نوشتن گزارش فنی برای استقرار مدل
  • 85. ارائه نتایج بهینه‌سازی
  • 86. بررسی موارد موفق استفاده از SageMaker Neo
  • 87. مطالعه موردی: استقرار مدل تشخیص تصویر
  • 88. مطالعه موردی: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
  • 89. مطالعه موردی: استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
  • 90. آینده استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 91. روندهای جدید در بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 92. پیشرفت‌ها در تکنیک‌های کامپایل مدل
  • 93. نقش هوش مصنوعی در توسعه هوش مصنوعی
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین
  • 95. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
  • 96. تمرین عملی: کامپایل و استقرار یک مدل ساده
  • 97. تمرین عملی: بهینه‌سازی پارامترهای کامپایل
  • 98. تمرین عملی: مانیتورینگ یک نقطه پایانی SageMaker
  • 99. تمرین عملی: استقرار مدل بر روی یک دستگاه شبیه‌سازی شده لبه
  • 100. آماده‌سازی برای آزمون نهایی دوره

📚 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 استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo”

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

پیمایش به بالا