Udemy – AWS Certified Machine Learning Associate MLA-C01 – Updated 2024-10

در تاریخ: 1403/09/29 7:12:30

توضیحات

دوره AWS Certified Machine Learning Associate MLA-C01 – Updated. این دوره آموزشی شما را با دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر روی پلتفرم AWS آشنا می‌کند. این دوره جامع، مناسب برای متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است و به شما تمام مهارت‌های لازم برای موفقیت در آزمون و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی را ارائه می‌دهد.

آنچه که فرا خواهید گرفت:

Machine Learning Fundamentals: مبانی یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده، پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها.
AWS Machine Learning Services: مهارت عملی با ابزارهایی مانند Amazon SageMaker، Rekognition، Comprehend، Polly و Kinesis.
حل مسائل دنیای واقعی: پروژه‌های عملی مانند سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص تقلب و کاربردهای پردازش زبان طبیعی.
موضوعات پیشرفته: تنظیم فوق‌پارامتر، بهینه‌سازی مدل، حاکمیت و مقیاس‌پذیری خطوط لوله ML بر روی AWS.

این دوره مناسب افرادیست که:

Aspiring Machine Learning Engineers: افرادی که به دنبال شروع فعالیت حرفه‌ای خود در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
Data Scientists: متخصصان داده که به دنبال گسترش تخصص خود در خدمات و ابزارهای یادگیری ماشین مبتنی بر AWS هستند.
Cloud Professionals: متخصصان AWS که به دنبال تخصص در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
Software Developers: توسعه‌دهندگانی که به دنبال ورود به حوزه AI/ML و افزودن یادگیری ماشین به مجموعه مهارت‌های خود هستند.
IT Professionals: افرادی که علاقه‌مند به درک و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در سازمان خود هستند.
دانشجویان و علاقه‌مندان: هر کسی که به یادگیری فناوری‌های پیشرفته یادگیری ماشین و دنبال کردن حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی علاقه‌مند است.

مشخصات دوره AWS Certified Machine Learning Associate MLA-C01 – Updated

ناشر: Udemy
مدرس: Manifold AI Learning ®
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 25 ساعت و 30 دقیقه
تعداد دروس: 132

سرفصل های دوره در تاریخ 2024/11

پیشنیازهای دوره AWS Certified Machine Learning Associate MLA-C01 – Updated

Basic Understanding of Machine Learning Concepts: Familiarity with terms like supervised and unsupervised learning, regression, and classification will be helpful.
Experience with Python Programming: A foundational knowledge of Python and its libraries like NumPy, pandas, or scikit-learn is beneficial.
Basic Knowledge of AWS Services: Familiarity with AWS basics like EC2, S3, or Lambda is an advantage, though not mandatory.
A Laptop or Desktop with Internet Access: To perform hands-on labs and access AWS services.
Willingness to Learn and Explore: Curiosity and a commitment to learn are the most important prerequisites!