اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با زبان برنامه‌نویسی Rust و ابزارهای صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با زبان برنامه‌نویسی Rust و ابزارهای صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی راست برای توسعه نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر
• 2. مدیریت حافظه و ایمنی در راست برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. کار با بسته‌های مدیریت حافظه و کتابخانه‌های پایه راست
• 5. ساختارهای داده کارآمد در راست برای پردازش داده‌های متنی
• 6. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی
• 7. معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
• 8. کار با کتابخانه راست برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. استفاده از رابط کاربری راست برای مدل‌های HuggingFace
• 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای بومی راست
• 11. توکنایز کردن متون فارسی و انگلیسی در محیط راست
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک پردازش زبان طبیعی در راست
• 13. تبدیل مدل‌های یادگیری عمیق به فرمت‌های بهینه
• 14. آشنایی با فرمت ONNX برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های BERT برای اجرا در محیط عملیاتی
• 16. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی با استفاده از کتابخانه‌های پردازش موازی
• 17. مدیریت حافظه گرافیکی و پردازش‌های سنگین در راست
• 18. ایجاد خط لوله داده برای آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی
• 19. طراحی سیستم‌های استنتاج سریع با تکیه بر کارایی زبان راست
• 20. توسعه واسط‌های برنامه‌نویسی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 22. ایمن‌سازی داده‌های ورودی و خروجی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از ابزارهای سریال‌سازی برای تبادل داده‌های مدل
• 24. مبانی محاسبات ابری و نقش آن در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. کانتینر‌سازی برنامه‌های نوشته شده با راست برای محیط‌های ابری
• 26. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های بزرگ
• 27. مانیتورینگ و ثبت وقایع در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع سخت‌افزاری در مدل‌های عملیاتی
• 29. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی
• 30. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای ملی داده
• 31. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی با راست
• 32. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل متن بومی