اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر ابزارهای گزارش‌گیری و بصیرت‌افزایی در مدل‌های تنسورفلو با TensorBoard

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر ابزارهای گزارش‌گیری و بصیرت‌افزایی در مدل‌های تنسورفلو با TensorBoard

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل و پایش مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و ضرورت تحلیل مدل‌های یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با معماری تنسورفلو و جایگاه گزارش‌گیری در فرآیند آموزش
• 3. معرفی جامع ابزار تنسوربرد و نقش آن در پایش مدل
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه تنسورفلو و تنسوربرد
• 5. ساختار فایل‌های لاگ و مفهوم ایونت‌ها در تنسورفلو
• 6. استفاده از کلاس سامری‌رایتر برای ثبت داده‌های آموزشی
• 7. ثبت و پایش شاخص‌های عملکردی مانند دقت و خطا
• 8. استفاده از اسکیلرهای تنسوربرد برای تحلیل نمودارهای تغییرات
• 9. مدیریت زمان و گام‌های آموزشی در ثبت گزارش‌ها
• 10. بصیرت‌افزایی در ساختار گراف مدل با استفاده از تنسوربرد
• 11. تجسم‌سازی لایه‌های شبکه عصبی و اتصالات آن‌ها
• 12. بررسی تغییرات وزن‌ها و بایاس‌ها در حین آموزش
• 13. تحلیل هیستوگرام وزن‌ها برای شناسایی پدیده محوشدگی گرادیان
• 14. استفاده از ابزار پروژکتور برای تحلیل داده‌های چندبعدی
• 15. تجسم‌سازی فضای نهفته و خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از Embedding Projector
• 16. پایش توزیع داده‌های ورودی و خروجی در طول آموزش
• 17. مدیریت و سازمان‌دهی لاگ‌های آموزشی در پوشه‌های مجزا
• 18. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از تنسوربرد
• 19. پایش هم‌زمان چندین آزمایش آموزشی در یک محیط
• 20. استفاده از قابلیت‌های فیلترینگ و جستجو در نمودارها
• 21. ثبت و نمایش تصاویر در حین فرآیند آموزش مدل
• 22. بررسی لاگ‌های مربوط به فراخوانی توابع فراخوان یا همان Callbackها
• 23. استفاده از تنسوربرد برای مانیتورینگ سخت‌افزار و مصرف حافظه
• 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از ابزار HParams
• 25. تحلیل بصری نتایج جستجوی هایپرپارامترها و یافتن مدل بهینه
• 26. گزارش‌گیری از فرآیند یادگیری تقویتی در محیط تنسوربرد
• 27. استفاده از تنسوربرد در پروژه‌های پردازش تصویر
• 28. تحلیل مدل‌های پردازش متن و توالی‌یابی با ابزارهای گزارش‌گیری
• 29. پایش مدل‌های تولیدی و تحلیل خروجی‌های بصری
• 30. استفاده از پلاگین‌های جانبی برای توسعه قابلیت‌های تنسوربرد
• 31. رفع خطاهای رایج در ثبت و نمایش گزارش‌های مدل
• 32. نکات امنیتی در ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری فایل‌های لاگ در محیط‌های کاری
• 33. خودکارسازی فرآیند پایش با استفاده از اسکریپت‌های پایتون
• 34. ارائه گزارش‌های تحلیلی از روند آموزش برای تیم‌های فنی
• 35. استفاده از تنسوربرد در محیط‌های ابری و سرورهای داخلی
• 36. اصول مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس گزارش‌های استخراجی
• 37. ارزیابی نهایی مدل و تحلیل خطاهای باقی‌مانده با نمودارهای آماری
• 38. پیش‌بینی رفتار مدل در داده‌های تست با استفاده از ابزارهای بصری
• 39. بهترین شیوه‌ها در طراحی فرآیند پایش برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 40. خلاصه و جمع‌بندی مسیر تسلط بر ابزارهای پایش و گزارش‌گیری تنسورفلو