آموزش AWS Certified Machine Learning – Specialty

دوره AWS Certified Machine Learning – Specialty برای متخصصان یادگیری ماشین (ML) و دانشمندان داده طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پیاده‌سازی، آموزش، بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS تقویت کنند.

📌 سرفصل‌های دوره AWS Certified Machine Learning – Specialty

1. مبانی یادگیری ماشین و AWS ML Services

• مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• معرفی سرویس‌های AWS برای ML (Amazon SageMaker، AWS Deep Learning AMI، AWS Lambda، AWS Glue و …)
• انتخاب سرویس مناسب برای پیاده‌سازی مدل‌های ML

2. جمع‌آوری، آماده‌سازی و پردازش داده‌ها (Data Engineering)

• انواع منابع داده و نحوه بارگذاری آن‌ها در AWS
• استفاده از Amazon S3، AWS Glue، AWS Lake Formation برای مدیریت داده‌ها
• پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• استفاده از Feature Engineering برای بهبود کیفیت داده‌ها
• روش‌های مختلف پردازش داده‌ها با Amazon Athena، AWS Glue و AWS Lambda

3. انتخاب، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های ML

• انتخاب بهترین الگوریتم برای کاربردهای مختلف
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker
• استفاده از AWS AutoML (Amazon SageMaker Autopilot) برای خودکارسازی انتخاب مدل
• روش‌های ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های ML
• تنظیم هایپرپارامترها با Amazon SageMaker Hyperparameter Tuning
• استفاده از AWS GPU Instances برای بهبود سرعت آموزش مدل‌ها

4. استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

• استقرار مدل‌ها در Amazon SageMaker Endpoints
• استفاده از AWS Lambda و API Gateway برای ارائه مدل‌ها به‌صورت REST API
• بهینه‌سازی استقرار با Amazon Elastic Inference و AWS Inferentia
• نظارت بر مدل‌های استقرار‌یافته با Amazon CloudWatch و SageMaker Model Monitor

5. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری مدل‌های ML

• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد مدل‌ها در AWS
• مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین با AWS Auto Scaling و AWS Batch
• بهینه‌سازی محاسباتی با Amazon EC2 Spot Instances و AWS Fargate

6. امنیت و حاکمیت داده در یادگیری ماشین AWS

• مدیریت دسترسی به داده‌ها با AWS IAM و AWS KMS
• ایمن‌سازی مدل‌های ML با Amazon VPC و AWS PrivateLink
• مدیریت مجوزها و دسترسی کاربران به داده‌ها و مدل‌ها

7. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) در AWS

• معرفی AWS Deep Learning AMI و AWS Deep Learning Containers
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با TensorFlow، PyTorch و MXNet در AWS
• استفاده از Amazon Sage Maker برای آموزش مدل‌های Deep Learning

8. موارد استفاده واقعی و سناریوهای عملی (Use Cases & Case Studies)

• پیش‌بینی تقاضای بازار با ML
• تشخیص تصاویر و پردازش زبان طبیعی (NLP) با AWS
• کاربردهای ML در امور مالی، پزشکی و تجارت الکترونیک
• تحلیل داده‌های کلان با Amazon Redshift ML و AWS Athena ML