اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع توسعه و مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch Lightning و Weights & Biases

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه و مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch Lightning و Weights & Biases

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق و نقش چارچوب‌های مدیریت پروژه
• 2. معماری مدل‌های عصبی با استفاده از PyTorch
• 3. اصول ساختاردهی به کدهای یادگیری عمیق
• 4. مقدمه‌ای بر PyTorch Lightning و مزایای جداسازی منطق از مهندسی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. کار با LightningModule برای تعریف ساختار مدل
• 7. مدیریت داده‌ها و DataLoader در اکوسیستم Lightning
• 8. چرخه‌ی حیات آموزش مدل در PyTorch Lightning
• 9. مفهوم Trainer و شخصی‌سازی فرآیند آموزش
• 10. مانیتورینگ و ثبت آزمایش‌ها با Weights and Biases
• 11. ردیابی هایپرپارامترها و تنظیم دقیق مدل
• 12. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در W&B
• 13. تجسم نمودارهای عملکردی و تحلیل منحنی‌های یادگیری
• 14. استفاده از Callbacks برای خودکارسازی فرآیند آموزش
• 15. پیاده‌سازی Early Stopping برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. ذخیره‌سازی و مدیریت نقاط بازرسی (Checkpointing)
• 17. مانیتورینگ منابع سخت‌افزاری و مصرف حافظه گرافیکی
• 18. استفاده از Logging برای ثبت معیارهای ارزیابی در لحظه
• 19. ارزیابی مدل و گزارش‌دهی نتایج در داشبورد W&B
• 20. بهینه‌سازی توزیع‌شده مدل روی چند پردازنده گرافیکی
• 21. استفاده از Precision برای افزایش سرعت آموزش و کاهش مصرف حافظه
• 22. مدیریت پروژه‌های بزرگ با چندین مدل و آزمایش
• 23. تکنیک‌های رفع خطا و دیباگ کردن مدل‌های یادگیری عمیق
• 24. استفاده از پروفایلرها برای شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
• 25. پیاده‌سازی آزمایش‌های مقایسه‌ای برای انتخاب بهترین مدل
• 26. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی در محیط کاری
• 27. روش‌های استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های عملیاتی
• 28. تلفیق PyTorch Lightning با سایر ابزارهای اکوسیستم پایتون
• 29. بهینه‌سازی معماری مدل برای کاربردهای صنعتی
• 30. اخلاق و امنیت در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 31. طراحی سیستم‌های خودکار برای بازآموزی مدل‌ها
• 32. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل از تحقیق تا تولید
• 33. استراتژی‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. گزارش‌دهی مدیریتی و ارائه نتایج پروژه‌های داده‌محور