Udemy – AWS Machine Learning Certification Exam | Complete Guide 2025-9

در تاریخ: 1405/05/25 9:06:37

توضیحات

دوره AWS Machine Learning Certification Exam | Complete Guide. این دوره آموزشی جامع، دانش پژوهان را برای قبولی در آزمون تخصصی یادگیری ماشین آمازون (AWS Certified Machine Learning Specialty) و آمادگی برای طراحی، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی آماده می‌کند. مباحث Machine Learning و Deep Learning از داغ‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری در حال حاضر هستند که در صنایع گوناگون از جمله بانکداری، بهداشت و درمان، حمل و نقل و فناوری اطلاعات به طور گسترده بکار گرفته می‌شوند. شرکت Amazon آزمون تخصصی یادگیری ماشین AWS را برای متخصصان داده (Data Scientists) و توسعه دهندگان (Developers) طراحی کرده است تا توانایی آن‌ها را در طراحی، آموزش و استقرار مدل‌های AI و ML برای حل مسائل واقعی بسنجد. این آزمون به عنوان یکی از چالش برانگیزترین آزمون‌های AWS شناخته می‌شود، زیرا دانش داوطلبان را در زمینه‌های متعددی از جمله مهندسی داده، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی، انتخاب سرویس‌های مناسب AWS، ساخت و استقرار مدل‌ها و همچنین بهینه‌سازی پارامترها ارزیابی می‌کند. داوطلبان برای قبولی در این آزمون باید به سوالات کلیدی پاسخ دهند؛ از جمله اینکه چگونه تکنیک مناسب یادگیری ماشین را برای یک مسئله کاری انتخاب کنند، کدام سرویس AWS برای چالش مورد نظر بهترین عملکرد را دارد، چگونه راهکارهای امن و مقیاس‌پذیر را پیاده‌سازی کنند و چگونه مقرون‌به‌صرفه‌ترین گزینه را برگزینند. این دوره آموزشی با ارائه بیش از ۵۰۰ اسلاید و بیش از ۵۰ سوال تمرینی، به عنوان یکی از کامل‌ترین دوره‌های موجود، تمام دانش پایه‌ای و نکات ضروری را بدون اطلاعات اضافی پوشش می‌دهد تا فراگیران بتوانند با آمادگی کامل در آزمون گواهینامه AWS Machine Learning موفق شوند.

آنچه فرا خواهید گرفت

مهندسی داده (Data Engineering):
آشنایی با انواع داده‌ها و توزیع‌های آماری و سری‌های زمانی (Timeseries).
کار با کتابخانه‌های پایتون شامل Pandas ،NumPy ،Scikit-Learn ،Matplotlib و Seaborn.
تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering) مانند جایگذاری داده‌ها (Imputation)، دسته‌بندی (Binning)، کدگذاری (Encoding) و نرمال‌سازی (Normalization).
سرویس‌ها و الگوریتم‌های AWS:
تسلط بر Amazon SageMaker، سرویس ذخیره‌سازی Amazon S3 و AWS Glue.
سرویس‌های پردازش داده شامل Kinesis Firehose ،Kinesis Video Streams ،Kinesis Data Streams و Kinesis Analytics.
ابزارهای تحلیل و پایگاه داده نظیر Redshift ،Redshift Spectrum ،DynamoDB ،Athena ،Amazon QuickSight و EMR.
سرویس‌های هوش مصنوعی کاربردی مانند Rekognition ،Lex ،Polly ،Comprehend ،Translate و Transcribe.
الگوریتم‌های تخصصی از جمله BlazingText ،Word2Vec ،DeepAR ،Factorization Machines و XGBoost.
الگوریتم‌های تصویر و خوشه‌بندی نظیر ResNet ،IP Insights ،K-Means Clustering و K-Nearest Neighbor (k-NN).
مدل‌های یادگیری متنی و خطی شامل LDA ،Linear Learner (طبقه‌بندی و رگرسیون)، NTM و Object2Vec.
تکنیک‌های پیشرفته مانند Object Detection ،PCA ،Random Cut Forest ،Semantic Segmentation و Seq2Seq.
مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine and Deep Learning Basics):
درک مفاهیم بنیادی، پیاده‌سازی و عملیات مربوط به مدل‌های یادگیری ماشین و عمیق.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه دهندگان (Developers) و متخصصان داده (Data Scientists) که قصد دارند گواهینامه تخصصی AWS Machine Learning را دریافت کنند.
علاقه‌مندانی که به دنبال تسلط بر سرویس‌های AI و ML در ابر AWS هستند.
متخصصانی که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را در مقیاس واقعی طراحی و استقرار دهند.