اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های یادگیری ماشین با FJAX

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های یادگیری ماشین با FJAX

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و محاسبات علمی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و FJAX
• 2. آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی تابعی
• 3. تفاوت FJAX با NumPy و سایر کتابخانه‌های عددی
• 4. نصب و پیکربندی FJAX و وابستگی‌ها
• 5. آشنایی با JIT Compilation در FJAX
• 6. برنامه‌نویسی موازی با FJAX: Pmap و Vmap
• 7. مدیریت حافظه در FJAX و بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 8. دیباگینگ و پروفایلینگ برنامه‌های FJAX
• 9. مقدمه‌ای بر مشتق‌گیری خودکار (Automatic Differentiation) در FJAX
• 10. استفاده از Grad و JVP برای بهینه‌سازی
• 11. بهینه‌سازی توابع هزینه با استفاده از FJAX
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گرادیان کاهشی با FJAX
• 13. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته: Momentum و Adam
• 14. شبکه‌های عصبی با FJAX: لایه‌ها و فعال‌سازها
• 15. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با FJAX
• 16. آموزش شبکه‌های عصبی با FJAX: حلقه‌های آموزش
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) با FJAX
• 19. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 20. استفاده از FJAX برای پردازش داده‌های بزرگ
• 21. کار با مجموعه داده‌ها در FJAX: از فایل تا آرایه
• 22. پیش‌پردازش داده‌ها با FJAX: نرمال‌سازی و استانداردسازی
• 23. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در FJAX
• 24. مدل‌های خطی در FJAX: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 25. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی با FJAX
• 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) با FJAX
• 27. خوشه‌بندی با FJAX: K-Means و خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 28. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) با FJAX: PCA و t-SNE
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با FJAX
• 30. پردازش تصویر با FJAX: خواندن، نمایش و دستکاری تصاویر
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با FJAX
• 32. پردازش زبان طبیعی (NLP) با FJAX: توکن‌سازی و Embedding
• 33. مدل‌های زبانی با FJAX: LSTM و Transformer
• 34. استفاده از FJAX برای یادگیری تقویتی
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 36. الگوریتم Q-Learning با FJAX
• 37. سیاست‌گرادیان (Policy Gradient) با FJAX
• 38. استفاده از FJAX در کاربردهای بینایی کامپیوتر
• 39. تشخیص اشیاء با FJAX
• 40. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) با FJAX
• 41. استفاده از FJAX در کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 42. ترجمه ماشین با FJAX
• 43. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با FJAX
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های FJAX برای استقرار (Deployment)
• 45. تبدیل مدل‌های FJAX به فرمت‌های قابل اجرا
• 46. استفاده از FJAX با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU/TPU)
• 47. آشنایی با XLA و بهینه‌سازی کامپایل
• 48. استفاده از FJAX در محیط‌های ابری
• 49. استقرار مدل‌های FJAX در مقیاس بزرگ
• 50. مدیریت ورژن (Versioning) مدل‌های FJAX
• 51. نظارت بر عملکرد مدل‌های FJAX در محیط عملیاتی
• 52. به‌روزرسانی و آموزش مجدد مدل‌های FJAX
• 53. استفاده از FJAX برای یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 54. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌شده (Pre-trained Models) با FJAX
• 55. کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data) در FJAX
• 56. روش‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling) در FJAX
• 57. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با FJAX
• 58. استفاده از روش‌های SHAP و LIME برای توضیح پیش‌بینی‌ها
• 59. آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها در FJAX
• 60. ایجاد نمودارهای تعاملی با FJAX و کتابخانه‌های مرتبط
• 61. بهینه‌سازی کارایی کد FJAX با استفاده از پروفایلرها
• 62. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و رفع آن‌ها
• 63. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌های FJAX
• 64. آزمایش واحد (Unit Testing) برنامه‌های FJAX
• 65. مستندسازی کد FJAX برای قابلیت استفاده و نگهداری
• 66. بهترین روش‌ها برای نوشتن کد FJAX قابل‌حفظ
• 67. استفاده از FJAX در پروژه‌های یادگیری ماشین واقعی
• 68. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر با FJAX
• 69. مطالعه موردی: توسعه یک مدل تشخیص تقلب با FJAX
• 70. آشنایی با کتابخانه‌ها و ابزارهای تکمیلی FJAX
• 71. استفاده از Flax برای ساخت شبکه‌های عصبی
• 72. استفاده از Haiku برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
• 73. مفاهیم پیشرفته در FJAX: آدرس‌دهی آرایه‌ای و الگوریتم‌های سفارشی
• 74. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تخصیص حافظه سفارشی
• 75. آشنایی با آینده FJAX و روندهای جدید در یادگیری ماشین