دوره گواهینامه AWS Machine Learning Engineer Associate - بوت‌کمپ کامل

آنچه یاد خواهید گرفت: ساخت پایپ‌لاین‌های کامل یادگیری ماشین روی AWS با استفاده از سرویس‌هایی مانند S3 و Glue و Athena و SageMaker آموزش، تیونینگ و استقرار مدل‌های ML با استفاده از SageMaker، از جمله تیونینگ هایپرپارامترها و استنتاج بلادرنگ طراحی معماری‌های ML مقیاس‌پذیر و آماده‌ تولید برای کاربردهای واقعی مانند سیستم‌های توصیه‌گر و تشخیص تقلب پیاده‌سازی شیوه‌های MLOps از جمله پایپ‌لاین‌ها، خودکارسازی، نظارت و استراتژی‌های بازآموزی مدل درک مهندسی ویژگی، پیش‌پردازش داده و نحوه‌ استفاده‌ مؤثر از SageMaker Feature Store اعمال بهترین شیوه‌ها برای ارزیابی مدل، مبادله بایاس-واریانس و بهینه‌سازی عملکرد ایمن‌سازی سیستم‌های ML با استفاده از IAM، رمزنگاری و بهترین شیوه‌های حاکمیتی در AWS آمادگی مطمئن برای آزمون گواهینامه AWS Machine Learning Engineer Associate با سؤالات واقعی شبیه‌سازی‌ شده‌ آزمون پیش‌نیازهای دوره درک پایه‌ از پایتون (متغیرها، توابع و اسکریپت‌های ساده) آشنایی با مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین مفید است، اما الزامی نیست. نیازی به تجربه‌ قبلی با AWS نیست. همه‌ موارد از ابتدا آموزش داده می‌شود. یک رایانه با دسترسی به اینترنت برای اجرای لابراتوارها و دسترسی به سرویس‌های AWS تمایل به یادگیری از طریق ساخت پروژه‌های واقعی و انجام تمرین‌های عملی توضیحات دوره این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است. این بوت‌کمپ فشرده‌ 14 روزه راهنمای کامل و عملی شما برای تسلط به گواهینامه AWS Machine Learning Engineer Associate و همزمان کسب مهارت‌های کاربردی و آماده‌ صنعت است. برخلاف دوره‌های معمولی که فقط روی آمادگی آزمون تمرکز دارند، این برنامه شما را گام‌به‌گام با تمام مفاهیم کلیدی، سرویس‌ها و گردش‌کارهای واقعی آشنا می‌کند که برای درک واقعی مهندسی ML روی AWS به آنها نیاز دارید. چه در حال ورود به حوزه‌ ML باشید، چه به‌ عنوان متخصص داده فعالیت کنید یا برای دریافت گواهینامه آماده شوید، این دوره شما را از مبانی تا طراحی پیشرفته‌ سیستم‌های ML در یک نقشه‌ راه ساختاریافته و روزانه همراهی می‌کند. شما یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از سرویس‌های اصلی AWS مانند S3 و Glue و Athena و SageMaker سیستم‌های یادگیری ماشین را طراحی، ساخته، مستقر و نظارت کنید. به‌ جای صرفاً تئوری، تجربه‌ عملی به دست می‌آورید که سیستم‌های ML در محیط‌های تولید واقعاً چگونه ساخته و اجرا می‌شوند. در طول دوره، لابراتوارهای عملی، پروژه‌های واقعی و تمرین‌های طراحی معماری را انجام می‌دهید که حوزه‌هایی مانند مهندسی داده، مهندسی ویژگی، آموزش مدل، استراتژی‌های استقرار، MLOps و نظارت مدل را پوشش می‌دهند. همچنین با پایپ‌لاین‌های SageMaker و Feature Store، تیونینگ هایپرپارامترها و سیستم‌های استنتاج بلادرنگ کار خواهید کرد. برای اطمینان از آمادگی کامل شما، این دوره شامل یک آزمون شبیه‌سازی کامل با 50 سؤال به سبک AWS، توضیحات دقیق و تحلیل نقاط ضعف است تا با اطمینان در آزمون این گواهینامه قبول شوید. در پایان این مسیر 14 روزه، فقط یادگیری ماشین را درک نخواهید کرد بلکه قادر خواهید بود سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر و آماده‌ تولید را روی AWS بسازید و مانند یک مهندس واقعی ML فکر کنید. اگر برای ارتقای جدی مسیر شغلی خود در هوش مصنوعی و ابر مصمم هستید، این دوره نقشه‌ راه شماست. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مهندسان مشتاق یادگیری ماشین که می‌خواهند سیستم‌های واقعی ML بسازند و با AWS کار کنند. دانشمندان و تحلیلگران داده که می‌خواهند فراتر از مدل‌سازی بروند و استقرار، MLOps و سیستم‌های تولید را یاد بگیرند. مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند به حوزه‌ AI و ML وارد شوند و یاد بگیرند چگونه ML را در اپلیکیشن‌ها یکپارچه کنند. مهندسان ابر و متخصصان DevOps که به یادگیری پایپ‌لاین‌های ML، خودکارسازی و معماری‌های مقیاس‌پذیر ML علاقه‌مند هستند. دانشجویان و متخصصانی که برای گواهینامه AWS Machine Learning Engineer Associate آماده می‌شوند. کسی که می‌خواهد تجربه‌ عملی و کاربردی در ساخت، استقرار و نظارت سیستم‌های یادگیری ماشین روی AWS به دست آورد.