اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از تراشههای اختصاصی AWS Inferentia و نمونههای EC2 Inf1
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از تراشههای اختصاصی AWS Inferentia و نمونههای EC2 Inf1
موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی
موضوع میانی: زیرساختهای سختافزاری برای پردازشهای یادگیری ماشین
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی رایانش ابری و نقش پردازشگرهای تخصصی در یادگیری ماشین
- 2. معماری سختافزاری تراشههای AWS Inferentia
- 3. بررسی تفاوتهای پردازشگرهای عمومی CPU و GPU با شتابدهندههای اختصاصی
- 4. آشنایی با خانواده نمونههای Amazon EC2 Inf1
- 5. نقش شتابدهندههای عصبی در کاهش هزینههای عملیاتی مدلهای هوش مصنوعی
- 6. مراحل آمادهسازی محیط توسعه برای کار با تراشههای Inferentia
- 7. نصب و پیکربندی AWS Neuron SDK در محیطهای ابری
- 8. ساختار و عملکرد کامپایلر Neuron برای تبدیل مدلهای هوش مصنوعی
- 9. بهینهسازی مدلهای یادگیری عمیق با استفاده از فرمتهای استاندارد
- 10. روشهای تبدیل مدلهای TensorFlow برای اجرا روی سختافزار Inferentia
- 11. روشهای تبدیل مدلهای PyTorch برای اجرا روی سختافزار Inferentia
- 12. تحلیل گراف محاسباتی مدل جهت شناسایی گلوگاههای سختافزاری
- 13. تکنیکهای کوانتیزاسیون مدل برای افزایش بهرهوری پردازشگر
- 14. استفاده از دقت اعشاری FP16 و INT8 در شتابدهندههای عصبی
- 15. مدیریت حافظه در تراشههای Inferentia برای مدلهای با حجم بالا
- 16. بررسی نحوه اجرای استنتاج توزیعشده در نمونههای Inf1
- 17. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ Neuron برای تحلیل عملکرد سختافزار
- 18. تکنیکهای افزایش نرخ تراکنش (Throughput) در مدلهای زبانی
- 19. بهینهسازی تاخیر (Latency) در پاسخدهی سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی
- 20. استقرار مدلهای بینایی ماشین روی نمونههای EC2 Inf1
- 21. پیادهسازی سیستمهای تحلیل متن با استفاده از شتابدهندههای سختافزاری
- 22. بررسی معماریهای شبکه عصبی بهینه برای سختافزارهای اختصاصی
- 23. عیبیابی خطاهای رایج در مرحله کامپایل و اجرای مدل روی Neuron
- 24. بهترین روشهای تست و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار در محیط عملیاتی
- 25. مقایسه عملکرد مدلهای بهینهسازی شده با معماریهای استاندارد
- 26. استراتژیهای مقیاسپذیری خودکار (Auto Scaling) برای سرویسهای استنتاج
- 27. مدیریت چرخه حیات مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای ابری
- 28. مستندسازی و گزارشگیری از عملکرد سختافزاری در پروژههای صنعتی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.