اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای کاربردی بهینهسازی و استقرار مدلهای بینایی-زبانی (Florence-2) با استفاده از ابزار OpenVINO برای افزایش سرعت پردازش در سختافزارهای بومی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی بهینهسازی و استقرار مدلهای بینایی-زبانی (Florence-2) با استفاده از ابزار OpenVINO برای افزایش سرعت پردازش در سختافزارهای بومی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)
موضوع میانی: مهندسی عملیاتی مدلهای زبانی و بینایی (LLMOps & Vision Models)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی بینایی-زبانی و معماری مدل Florence-2
- 2. معرفی اکوسیستم OpenVINO برای بهینهسازی مدلهای یادگیری عمیق
- 3. بررسی ساختار مدلهای چندوجهی و اهمیت تبدیل آنها به فرمت IR
- 4. آمادهسازی محیط توسعه و نصب کتابخانههای مورد نیاز
- 5. بارگذاری مدلهای پیشآموزشدیده از طریق Hugging Face
- 6. تحلیل معماری مدل Florence-2 و درک لایههای رمزگذار و رمزگشا
- 7. پیشپردازش دادههای ورودی برای مدلهای بینایی-زبانی
- 8. استخراج گراف محاسباتی مدل جهت آمادهسازی برای تبدیل
- 9. روشهای تبدیل مدلهای PyTorch به فرمت Intermediate Representation
- 10. کار با ابزار Model Optimizer در مجموعه OpenVINO
- 11. تنظیم پارامترهای دقت و کوانتایزاسیون مدل برای سختافزارهای مقصد
- 12. بررسی بهینهسازی وزنهای مدل با استفاده از فرمت FP16 و INT8
- 13. مدیریت حافظه در فرآیند تبدیل مدلهای سنگین بینایی
- 14. اعتبارسنجی خروجی مدل پس از تبدیل به فرمت OpenVINO
- 15. تفاوتهای عملکردی بین مدل اصلی و مدل بهینهشده در استنتاج
- 16. راهکارهای استقرار مدل روی پردازندههای مرکزی و گرافیکی
- 17. آشنایی با موتور استنتاج OpenVINO Runtime برای اجرای بهینه
- 18. پیادهسازی رابط برنامهنویسی برای فراخوانی مدل بهینهشده
- 19. بهینهسازی نرخ پاسخدهی مدل در سناریوهای کاربردی بومی
- 20. استفاده از تکنیکهای موازیسازی برای افزایش سرعت پردازش
- 21. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند تبدیل و استقرار مدلها
- 22. بررسی معیارهای سنجش دقت مدل پس از کوانتایزاسیون
- 23. آموزش ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل روی سختافزار
- 24. تکنیکهای کاهش حجم مدل بدون افت کیفیت خروجی
- 25. یکپارچهسازی مدل Florence-2 در پروژههای کاربردی هوش مصنوعی
- 26. مستندسازی فرآیند بهینهسازی و استقرار مدلهای بینایی-زبانی
- 27. توسعه تستهای واحد برای تأیید صحت عملکرد مدل در محیط عملیاتی
- 28. بهروزرسانی و مدیریت نسخههای مختلف مدل در چرخه حیات LLMOps
- 29. چشمانداز آینده مدلهای چندوجهی سبک در سختافزارهای لبهای
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.