دوره آموزشی آمادگی برای آزمون گواهی مهندس یادگیری ماشین AWS (MLA-C01)

مدرک مهندس یادگیری ماشین تاییدشده‌ی AWS (سطح Associate) نشون می‌ده که شما بلدید چطور با استفاده از خدمات AWS راه‌حل‌ها و خط لوله‌های یادگیری ماشین (ML) رو طراحی، پیاده‌سازی، اجرا و نگهداری کنید.

تو این دوره، قراره برای امتحان آماده بشید و کلی چیز یاد بگیرید، مثلاً:

اینکه چجوری داده‌ها رو از منابع مختلف جمع‌آوری (ingest) و تمیز کنید، اون‌ها رو به شکل قابل‌استفاده دربیارید (transform)، بررسی کنید که مشکلی نداشته باشن (validate) و برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین آماده‌شون کنید.

یاد می‌گیرید که بسته به نوع مسئله، چه الگوریتم‌ها یا روش‌های مدل‌سازی‌ای مناسب‌ترن، مدل‌ها رو آموزش بدید، تنظیماتشون (مثل هایپرپارامترها) رو بهینه کنید، عملکرد مدل رو تحلیل و بررسی کنید و چند نسخه از یک مدل رو به‌درستی مدیریت کنید.

با روش‌های مختلف برای استقرار مدل‌ها آشنا می‌شید؛ مثلاً اینکه مدل‌هاتون رو کجا اجرا کنید، چه منابع محاسباتی براش فراهم کنید، چجوری auto scaling رو فعال کنید تا منابع براساس نیاز بالا و پایین برن.

یاد می‌گیرید چطوری خط لوله‌های CI/CD راه بندازید تا فرآیندهای یادگیری ماشین به صورت خودکار و مرتب اجرا بشن، و نیازی نباشه هر بار دستی کار کنید.

آموزش می‌بینید که چجوری مدل‌ها، داده‌ها و زیرساخت‌ها رو به‌صورت دائمی زیر نظر بگیرید و سریع متوجه مشکلات احتمالی بشید.

در آخر هم می‌فهمید چجوری امنیت سیستم‌های ML رو حفظ کنید؛ مثلاً دسترسی‌ها رو کنترل کنید، از قابلیت‌های مربوط به مطابقت با استانداردها (compliance) استفاده کنید، و از بهترین روش‌ها برای محافظت از منابع AWS بهره بگیرید.

اگه این چیزا برات جذابه و دنبال اینی که تو فضای حرفه‌ای یادگیری ماشین با AWS بدرخشی، این مدرک و دوره می‌تونه نقطه شروع عالی‌ای باشه.

اهداف یادگیری:
با گذروندن این دوره، شما قادر خواهید بود:
داده‌ها رو از منابع مختلف بگیرید، تمیز و آماده‌شون کنید برای مدل‌سازی.
مدل‌های ML بسازید، آموزش بدید، تنظیماتشون رو بهینه‌سازی کنید و عملکردشون رو ارزیابی کنید.
زیرساخت‌های لازم برای استقرار مدل رو انتخاب و پیکربندی کنید.
منابع محاسباتی AWS مثل SageMaker و EC2 رو بهینه استفاده کنید.
خط لوله‌های CI/CD برای ML طراحی و پیاده‌سازی کنید.
مدل‌ها و زیرساخت‌ها رو مانیتور کنید تا سریع مشکلات شناسایی بشن.
از امنیت، کنترل دسترسی و مطابقت با قوانین در سیستم‌های ML اطمینان حاصل کنید.