1. صفحه اصلی
  2. »
  3. آموزش
  4. »
  5. آموزش تصویری
  6. »
  7. CBTNuggets – AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training 2025-12
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) Online Training

CBTNuggets – AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training 2025-12

توضیحات

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training دوره آموزشی یادگیری ماشین می باشد که توسط آکادمی آنلاین CBTNuggets منتشر شده است. این دوره مهندسی یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده است که شما را با چرخه کامل گردش‌های کاری یادگیری ماشین در AWS آشنا کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را آماده کنید، مدل‌ها را آموزش دهید و آنها را به صورت ایمن در یک محیط حرفه‌ای مستقر کنید. با راهنمایی اسکات پلچر، متخصص AWS، سرویس‌های کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند Amazon SageMaker و AWS Glue را بررسی خواهید کرد و خواهید دید که چگونه آنها را در کار روزمره خود به کار ببرید.

این دوره آموزشی ارزشمند برای مهندسان DevOps، مدیران سیستم و متخصصان فضای ابری است که به دنبال به‌کارگیری یادگیری ماشین در محیط‌های AWS هستند. این دوره برای هر کسی که از عملیات‌های درون سازمانی به پروژه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری روی می‌آورد و به دنبال تجربه عملی و آماده برای تولید در زمینه یادگیری ماشین است، بسیار مناسب است. شما با ابزارهایی که نحوه استفاده شما از اکوسیستم AWS را ساده، تسریع و بهبود می‌بخشند، به صورت عملی کار خواهید کرد. در پایان، شما آماده خواهید بود تا یک مدرک معتبر برای پیشرفت شغلی از نیروگاه ابری و هوش مصنوعی جهان، یعنی گواهینامه AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate، کسب کنید. با اعتماد به نفس در آزمون MLA-C01 شرکت کنید و در حرفه یادگیری ماشین خود پیشرفت کنید.

آنچه در دوره AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training یاد خواهید گرفت:

  • آنچه با آموزش یادگیری ماشین AWS خواهید آموخت
  • ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker
  • آماده‌سازی و پاکسازی مجموعه داده‌ها با استفاده از AWS Glue
  • خودکارسازی استقرار مدل با AWS Lambda
  • اعمال بهترین شیوه‌های امنیتی و انطباق برای بارهای کاری ML
  • بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های آموزش با Amazon EC2
  • نظارت و ارزیابی دقت مدل با استفاده از Amazon SageMaker
  • و …

مشخصات دوره

ناشر: CBTNuggets
مدرس: Scott Pletcher
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: متوسط
تعداد دروس: 179
مدت زمان آموزش: 18 ساعت و 30 دقیقه

سرفصل های دوره

  • Getting Started with the AWS ML Ecosystem
  • Securing Cloud Resources with IAM
  • Network Protections and Isolation
  • Data Storage Options in AWS
  • Database Options on AWS
  • Data Wrangling Basics with AWS Glue
  • Advanced Data Handling with AWS Glue
  • Data Exploration with AWS Glue DataBrew
  • Setting Up a SageMaker Domain
  • Labeling and Data Augmentation with SageMaker
  • Handling Inbound Streaming Data
  • Creating a Feature Store
  • Framing Business Problems
  • Using SageMaker Built-In Algorithms
  • SageMaker JumpStart and Hyperparameter Tuning
  • SageMaker Script Mode and Importing Custom Models
  • Analyzing Bias, Explainability & Drift on AWS
  • Automating ML Workflows with Pipelines
  • Cost Optimization Methods for SageMaker
  • Data Stewardship and Compliance

پیش نیازهای دوره AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training

None

تصاویر دوره

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) Online Training

فیلم معرفی دوره AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) Online Training

راهنمای نصب

پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.

زیرنویس: انگلیسی

کیفیت: 1080p

لینک دانلود

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 5 – 436 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

8.4 گیگابایت

5/5 - (1 امتیاز)

محاسبه حجم دانلود برای ایرانسل به‌صورت تمام‌بها است.

Download Faster Without Limitation

The data center of free servers has applied a non-Iranian IP restriction on some servers
There is no limitation for VIP servers

برچسب ها:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این قسمت نباید خالی باشد
این قسمت نباید خالی باشد
لطفاً یک نشانی ایمیل معتبر بنویسید.
فقط دیدگاه‌هایی که جنبه‌ی استفاده‌ی عمومی دارد، نمایش داده می‌شود؛ درصورت تمایل به دریافت نتیجه‌ی رسیدگیِ دیدگاه خود، ایمیل معتبر وارد کنید.

فهرست