اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار OpenVINO در محیط‌های پردازشی داخلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار OpenVINO در محیط‌های پردازشی داخلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش عملیات یادگیری ماشین در چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با معماری و قابلیت‌های ابزار OpenVINO در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 4. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری پردازش هوش مصنوعی در محیط‌های داخلی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی با استفاده از OpenVINO
• 6. مفاهیم پایه در مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آماده‌سازی مدل‌های زبانی
• 8. آشنایی با فرمت مدل‌های OpenVINO و مدل‌ساز (Model Optimizer)
• 9. استفاده از فرمت IR در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 10. روش‌های کمی‌سازی (Quantization) برای کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 11. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از دقت INT8 برای افزایش سرعت استنتاج
• 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 13. مدیریت حافظه در استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ روی CPU
• 14. اجرای مدل‌های زبانی بر روی شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU) با OpenVINO
• 15. بررسی عملکرد مدل‌ها با استفاده از بنچ‌مارک‌های استاندارد
• 16. استفاده از کتابخانه Inference Engine برای اجرای استنتاج
• 17. طراحی خط لوله (Pipeline) استنتاج در مدل‌های زبانی
• 18. بهینه‌سازی توزیع بار پردازشی در محیط‌های چندپردازنده
• 19. روش‌های پیاده‌سازی استنتاج ناهمگام (Async Inference) برای افزایش کارایی
• 20. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های استنتاج هوش مصنوعی
• 21. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه داخلی
• 22. بررسی چالش‌های تاخیر (Latency) و توان عملیاتی در سیستم‌های عملیاتی
• 23. تکنیک‌های مدیریت حافظه کش در مدل‌های زبانی
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده با نرم‌افزارهای کاربردی سازمانی
• 25. استفاده از OpenVINO در محیط‌های کانتینری و Docker
• 26. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 27. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل در چرخه‌ی عملیات (LLMOps)
• 28. استفاده از ابزار Benchmarking برای تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
• 29. راهکارهای افزایش مقیاس‌پذیری در استنتاج مدل‌های زبانی
• 30. مستندسازی و استانداردسازی فرآیندهای عملیاتی‌سازی مدل‌ها
• 31. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل زبانی بهینه‌شده برای پاسخ‌گویی به پرسش‌های تخصصی
• 32. آینده‌نگری و توسعه مهارت‌های پیشرفته در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی