, ,

کتاب بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon 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 بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: 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. مقدمه: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ایران
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. مروری بر مدل‌های رایج یادگیری ماشین
  • 6. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایران
  • 7. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها در یادگیری ماشین
  • 8. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. معرفی Amazon SageMaker Neo
  • 10. اهداف دوره: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها
  • 11. نصب و راه‌اندازی SageMaker
  • 12. محیط توسعه SageMaker Studio
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 14. مفهوم بهینه‌سازی مدل
  • 15. چرا بهینه‌سازی مدل مهم است؟
  • 16. تأثیر بهینه‌سازی بر سرعت و هزینه
  • 17. انواع بهینه‌سازی مدل
  • 18. بهینه‌سازی سخت‌افزاری
  • 19. بهینه‌سازی نرم‌افزاری
  • 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 21. فشرده‌سازی مدل
  • 22. کوانتیزاسیون مدل
  • 23. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 24. کاهش ابعاد مدل
  • 25. استفاده از کامپایلرهای تخصصی
  • 26. معرفی کامپایلر Apache TVM
  • 27. کاربرد TVM در بهینه‌سازی مدل
  • 28. نحوه استفاده از TVM در SageMaker
  • 29. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 30. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
  • 31. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
  • 32. کوانتیزاسیون دینامیک
  • 33. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
  • 34. فشرده‌سازی مدل با استفاده از هرس کردن (Pruning)
  • 35. هرس کردن ساختاریافته
  • 36. هرس کردن غیرساختاریافته
  • 37. کاربرد هرس کردن در شبکه‌های عصبی
  • 38. مراحل پیاده‌سازی هرس کردن
  • 39. استفاده از ابزارهای SageMaker برای فشرده‌سازی
  • 40. معرفی SageMaker Neo
  • 41. قابلیت‌های SageMaker Neo
  • 42. نحوه کار SageMaker Neo
  • 43. فرآیند کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 44. پشتیبانی SageMaker Neo از فریم‌ورک‌های مختلف
  • 45. TensorFlow و SageMaker Neo
  • 46. PyTorch و SageMaker Neo
  • 47. MXNet و SageMaker Neo
  • 48. Scikit-learn و SageMaker Neo
  • 49. مدل‌های سفارشی و SageMaker Neo
  • 50. آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
  • 51. مراحل کامپایل مدل
  • 52. انتخاب پلتفرم هدف
  • 53. انتخاب بهینه‌سازها
  • 54. تنظیمات کامپایل
  • 55. اجرای فرآیند کامپایل
  • 56. بررسی نتایج کامپایل
  • 57. استقرار مدل بهینه‌شده
  • 58. ساخت Endpoint در SageMaker
  • 59. تنظیمات Endpoint
  • 60. استقرار مدل بهینه‌شده بر روی Endpoint
  • 61. تست مدل مستقر شده
  • 62. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 63. مدیریت Endpoint
  • 64. به‌روزرسانی مدل
  • 65. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل اصلی
  • 66. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 67. دقت، سرعت، مصرف حافظه
  • 68. کاربرد SageMaker Neo در سناریوهای واقعی
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 72. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 73. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
  • 74. حفاظت از داده‌های آموزشی
  • 75. امنیت Endpoint
  • 76. مدیریت دسترسی‌ها
  • 77. رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در استقرار مدل‌ها
  • 78. استفاده از منابع محاسباتی داخلی
  • 79. امنیت سایبری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 80. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 81. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 82. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 83. مروری بر آموخته‌های دوره
  • 84. منابع بیشتر برای یادگیری
  • 85. کاربرد نهایی SageMaker Neo در پروژه‌های عملی
  • 86. پیشرفت‌های آینده در بهینه‌سازی مدل
  • 87. نقش هوش مصنوعی در توسعه پایدار کشور
  • 88. چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 89. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 90. فرصت‌های همکاری با مراکز علمی و صنعتی
  • 91. ارتباط با متخصصان حوزه هوش مصنوعی
  • 92. مشارکت در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 93. توسعه ابزارهای بومی برای هوش مصنوعی
  • 94. اهمیت داده‌های با کیفیت در ایران
  • 95. راهکارهای افزایش کیفیت داده‌ها
  • 96. نقش آموزش و فرهنگ‌سازی در پذیرش هوش مصنوعی
  • 97. تأثیر هوش مصنوعی بر ارتقاء سطح زندگی
  • 98. نگاهی به آینده هوش مصنوعی در ایران
  • 99. پتانسیل‌های ناشناخته هوش مصنوعی
  • 100. تشویق به نوآوری در حوزه 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 Amazon SageMaker Neo”

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

پیمایش به بالا