اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های لبه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های لبه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 6. مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
• 7. انتخاب و کاهش ابعاد ویژگی‌ها
• 8. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. ترانسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
• 14. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌ها
• 15. مدیریت داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی
• 16. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 17. سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری
• 18. پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها
• 19. چارچوب‌های پردازش کلان‌داده (مانند Spark)
• 20. اصول توسعه نرم‌افزار در هوش مصنوعی
• 21. متدولوژی‌های چابک (Agile) در پروژه‌های AI
• 22. توسعه مدل‌های قابل تکرار و پایدار
• 23. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
• 24. نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 25. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
• 26. اصول استقرار (Deployment) مدل‌ها
• 27. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 28. زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی (AWS, Azure, GCP)
• 29. پلتفرم‌های مدیریت مدل (MLOps)
• 30. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 31. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در زمان اجرا
• 32. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 33. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 34. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 35. تکنیک‌های پایپ‌لاین‌های MLOps
• 36. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
• 37. استقرار مدل‌ها در سیستم‌های لبه (Edge AI)
• 38. مفاهیم پردازش در لبه (Edge Computing)
• 39. مزایا و چالش‌های Edge AI
• 40. معماری‌های Edge AI
• 41. سخت‌افزارهای تخصصی برای Edge AI (TPUs, GPUs)
• 42. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در لبه
• 43. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 44. هرس (Pruning) مدل‌ها
• 45. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 46. تکنیک‌های Low-Precision Inference
• 47. پلتفرم‌های توسعه Edge AI
• 48. فریم‌ورک‌های Edge AI (TensorFlow Lite, PyTorch Mobile)
• 49. مدیریت دستگاه‌های لبه
• 50. امنیت در سیستم‌های Edge AI
• 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در لبه
• 52. اخلاق در هوش مصنوعی و Edge AI
• 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 54. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 55. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
• 56. مدل‌های AI اخلاقی و منصفانه
• 57. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 58. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 59. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 60. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 61. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 62. هوش مصنوعی در خدمات مالی
• 63. هوش مصنوعی در آموزش
• 64. هوش مصنوعی در مدیریت شهری
• 65. هوش مصنوعی و داده‌های مکانی (GIS)
• 66. پردازش زبان طبیعی (NLP) در سیستم‌های لبه
• 67. بینایی ماشین (Computer Vision) در سیستم‌های لبه
• 68. تشخیص ناهنجاری در داده‌های لبه
• 69. پیش‌بینی رفتار در سیستم‌های لبه
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر در لبه
• 71. پردازش بلادرنگ (Real-time) در لبه
• 72. مدیریت داده‌های جمع‌آوری شده از لبه
• 73. فشرده‌سازی و انتقال داده‌های لبه
• 74. ارتباطات در شبکه‌های لبه
• 75. پروتکل‌های ارتباطی برای Edge AI
• 76. مدیریت انرژی در دستگاه‌های لبه
• 77. بهینه‌سازی مصرف منابع در Edge AI
• 78. برنامه‌ریزی منابع در سیستم‌های لبه
• 79. تست و ارزیابی مدل‌های Edge AI
• 80. شبیه‌سازی محیط‌های لبه
• 81. سناریوهای پیچیده Edge AI
• 82. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در Edge AI
• 83. استانداردهای صنعتی برای Edge AI
• 84. آینده Edge AI و هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 86. یادگیری تقویتی در لبه (Reinforcement Learning at the Edge)
• 87. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) برای داده‌های لبه
• 88. پردازش سیگنال در لبه
• 89. تحلیل سری‌های زمانی در لبه
• 90. سیستم‌های هوشمند و خودمختار در لبه
• 91. طراحی سیستم‌های MLOps برای Edge AI
• 92. امنیت داده و مدل در Edge AI
• 93. پیاده‌سازی موفق پروژه‌های Edge AI
• 94. مدیریت ریسک در استقرار Edge AI
• 95. نوآوری در الگوریتم‌های Edge AI