سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آمادگی تخصصی برای گواهینامه مهندس یادگیری ماشین AWS (سطح associate)

کتاب آمادگی تخصصی برای گواهینامه مهندس یادگیری ماشین AWS (سطح associate)

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 آمادگی تخصصی برای گواهینامه مهندس یادگیری ماشین AWS (سطح associate)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
  • 5. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 6. مبانی یادگیری عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 12. چارچوب‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 13. مقدمه‌ای بر خدمات ابری AWS
  • 14. مفاهیم کلیدی AWS برای یادگیری ماشین
  • 15. Amazon SageMaker: معرفی و قابلیت‌ها
  • 16. ساخت و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 17. آموزش مدل‌ها در SageMaker
  • 18. ارزیابی و تنظیم مدل‌ها در SageMaker
  • 19. استقرار مدل‌ها در SageMaker
  • 20. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 21. Amazon EC2 برای بارهای کاری یادگیری ماشین
  • 22. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های یادگیری ماشین
  • 23. Amazon EMR برای پردازش داده‌های حجیم
  • 24. Amazon Redshift برای انباره داده‌های یادگیری ماشین
  • 25. Amazon Athena برای تحلیل داده‌های بدون سرور
  • 26. AWS Glue برای آماده‌سازی و تبدیل داده‌ها
  • 27. Amazon Kinesis برای پردازش داده‌های جریانی
  • 28. Amazon Lambda برای اجرای کد بدون سرور
  • 29. AWS Step Functions برای هماهنگ‌سازی گردش کار
  • 30. Amazon DynamoDB برای پایگاه داده NoSQL
  • 31. Amazon RDS برای پایگاه داده رابطه‌ای
  • 32. AWS IAM برای مدیریت دسترسی و امنیت
  • 33. AWS CloudWatch برای مانیتورینگ و گزارش‌دهی
  • 34. AWS CloudTrail برای ثبت رویدادها
  • 35. امنیت در AWS برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 36. ملاحظات حاکمیتی و انطباق در AWS
  • 37. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین
  • 38. چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 39. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 40. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 41. انتخاب و مهندسی ویژگی در SageMaker
  • 42. مدل‌سازی و انتخاب الگوریتم
  • 43. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 44. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 45. ارزیابی عملکرد مدل
  • 46. متریک‌های ارزیابی مدل
  • 47. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 48. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 49. اجرای MLOps در AWS
  • 50. خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین
  • 51. مدیریت نسخه مدل
  • 52. استقرار مدل به صورت ایمن و مقیاس‌پذیر
  • 53. نظارت بر عملکرد مدل در تولید
  • 54. بازآموزی مدل‌ها
  • 55. مدیریت داده‌ها در چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 56. استفاده از SageMaker Pipelines
  • 57. استفاده از SageMaker Experiments
  • 58. استفاده از SageMaker Model Registry
  • 59. استفاده از SageMaker Model Monitor
  • 60. استفاده از SageMaker Feature Store
  • 61. استفاده از SageMaker Ground Truth برای برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 62. استفاده از SageMaker Autopilot
  • 63. استفاده از SageMaker JumpStart
  • 64. استفاده از SageMaker Studio
  • 65. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 66. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 67. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. یادگیری فدرال
  • 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 72. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 73. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 74. یادگیری با داده‌های نامتعادل
  • 75. مقدمه‌ای بر معماری‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 76. طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین برای تولید
  • 77. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه در AWS
  • 78. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 79. مطالعات موردی در مهندسی یادگیری ماشین AWS
  • 80. فرهنگ سازمانی برای یادگیری ماشین
  • 81. استراتژی‌های استقرار مدل در مقیاس بزرگ
  • 82. نظارت بر امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. انطباق با مقررات مربوط به داده‌ها
  • 84. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 85. مدیریت دانش در تیم‌های یادگیری ماشین
  • 86. آمادگی برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Associate
  • 87. مرور مفاهیم کلیدی AWS
  • 88. مرور مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 89. مرور مباحث مهندسی یادگیری ماشین
  • 90. مرور MLOps و ابزارهای AWS
  • 91. نکات کلیدی برای موفقیت در آزمون
  • 92. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر

📚 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.