اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow در بستر رایانش ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow در بستر رایانش ابری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری پلتفرم ابری گوگل برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 3. مدیریت منابع و دسترسی‌ها در محیط ابری با استفاده از IAM
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه یادگیری عمیق در Google Cloud
• 5. اصول کار با TensorFlow و ساختار گراف‌های محاسباتی
• 6. مدیریت داده‌های حجیم در فضای ابری با Cloud Storage
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و تبدیل فرمت‌ها برای آموزش مدل
• 8. استفاده از کتابخانه tf.data برای بهینه‌سازی خط لوله داده
• 9. معماری شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از Keras
• 10. پیاده‌سازی لایه‌های متراکم و فعال‌سازها در تنسورفلو
• 11. توابع هزینه و الگوریتم‌های بهینه‌سازی در آموزش مدل
• 12. آموزش مدل‌های رگرسیون با استفاده از تنسورفلو
• 13. طبقه‌بندی داده‌ها با شبکه‌های عصبی چندلایه
• 14. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 15. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و انتقال یادگیری
• 16. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 17. پایش فرآیند آموزش مدل با استفاده از TensorBoard
• 18. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 19. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در بستر ابری با AI Platform
• 20. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 21. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج (Inference) برای مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها در محیط ابری
• 23. امنیت و حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 24. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ابری
• 26. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 27. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 28. یکپارچه‌سازی خط لوله آموزش با سرویس‌های CI/CD ابری
• 29. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 30. پروژه عملی نهایی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل یادگیری عمیق در فضای ابری