سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع آمادگی آزمون AWS Certified Machine Learning - Associate (MLA-C01)

کتاب جامع آمادگی آزمون AWS Certified Machine Learning - Associate (MLA-C01)

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 جامع آمادگی آزمون AWS Certified Machine Learning - Associate (MLA-C01)

موضوع کلی: مهندسی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آماده‌سازی برای گواهینامه‌های تخصصی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده
  • 3. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 4. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی
  • 5. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 6. دسته‌بندی‌کننده‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 7. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 8. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 9. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 10. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 11. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 12. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 13. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 16. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 17. مقدمه‌ای بر AWS و خدمات ابری
  • 18. خدمات AWS برای یادگیری ماشین: SageMaker
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها در AWS SageMaker
  • 20. مدل‌سازی و آموزش مدل‌ها در SageMaker
  • 21. استقرار مدل‌ها در AWS SageMaker
  • 22. نظارت بر مدل‌ها و ارزیابی عملکرد
  • 23. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 24. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های ساختاریافته
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 26. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 27. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 28. مقابله با مقادیر گمشده در داده‌ها
  • 29. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 30. استانداردسازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 31. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 32. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 34. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 35. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 36. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 38. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 39. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 40. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در AWS
  • 42. استفاده از SageMaker برای آموزش مدل‌های عمیق
  • 43. سرویس‌های AWS برای پردازش تصویر
  • 44. سرویس‌های AWS برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر
  • 46. Amazon Comprehend برای تحلیل متن
  • 47. Amazon Translate برای ترجمه ماشینی
  • 48. Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
  • 49. Amazon Lex برای ساخت رابط‌های مکالمه‌ای
  • 50. سرویس‌های AWS برای پردازش داده‌های جریانی
  • 51. Amazon Kinesis برای پردازش بلادرنگ
  • 52. Amazon MSK (Managed Streaming for Kafka)
  • 53. مقدمه‌ای بر معماری‌های یادگیری ماشین
  • 54. معماری‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 55. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت
  • 58. ملاحظات امنیتی در یادگیری ماشین
  • 59. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 60. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 61. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 62. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
  • 63. چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 64. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید
  • 65. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 66. خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 67. مدیریت مخزن مدل (Model Registry)
  • 68. مدیریت داده‌ها در چرخه ML
  • 69. مستندسازی و ردیابی آزمایش‌ها
  • 70. استفاده از ابزارهای MLOps در AWS
  • 71. AWS CodeCommit برای مدیریت کد
  • 72. AWS CodeBuild برای ساخت و تست
  • 73. AWS CodeDeploy برای استقرار
  • 74. AWS CodePipeline برای اتوماسیون CI/CD
  • 75. استفاده از Docker و کانتینرسازی در ML
  • 76. استفاده از Kubernetes (EKS) در ML
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 78. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 79. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 80. کاربردهای GANs در تولید محتوا
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Neural Networks)
  • 82. کاربردهای GNNs در تحلیل شبکه‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 84. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 85. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 87. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 89. کاربردهای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 91. کاربرد DRL در رباتیک و بازی‌ها
  • 92. ملاحظات مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 93. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 94. تکنیک‌های کاهش مصرف منابع
  • 95. مدیریت هزینه‌ها در خدمات ML ابری
  • 96. مرور جامع بر مفاهیم و ابزارها
  • 97. آمادگی برای سوالات سناریو محور
  • 98. استراتژی‌های پاسخ به سوالات آزمون
  • 99. نکات پایانی و منابع بیشتر
  • 100. مفاهیم کلیدی AWS Certified Machine Learning

📚 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.