اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی پایدار: ساخت مدل‌های کارآمد و کم‌مصرف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی پایدار: ساخت مدل‌های کارآمد و کم‌مصرف

موضوع کلی: هوش مصنوعی پایدار و کارآمد

موضوع میانی: طراحی مدل‌های سبز هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. هوش مصنوعی پایدار: مفاهیم و انگیزه‌ها
• 2. اندازه‌گیری اثرات زیست‌محیطی مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. معیارهای پایداری: کربن، انرژی و منابع
• 4. دقت مدل در مقابل کارایی: چرا اهمیت دارد
• 5. انتخاب معماری برای محیط‌های کم‌منابع
• 6. TinyML: طراحی مدل‌های کارآمد برای دستگاه‌های لبه‌ای
• 7. تعادل بین اندازه مدل و عملکرد
• 8. آموزش کم‌داده: بهینه‌سازی با داده‌های محدود
• 9. یادگیری فعال برای کاهش نیاز به داده‌های آموزشی
• 10. افزایش داده‌های آموزشی به صورت کارآمد
• 11. چک‌پوینت گرادیان برای کاهش مصرف حافظه
• 12. بهینه‌سازی استفاده از حافظه در آموزش
• 13. آموزش کم‌دقت: استفاده از دقت کم برای صرفه‌جویی در منابع
• 14. پرونچ کردن مدل‌ها: حذف ارتباطات غیرضروری
• 15. کوانتایزاسیون مدل‌ها برای کاهش اندازه
• 16. فشرده‌سازی مدل‌ها با استفاده از توابع فعال‌ساز اسپارس
• 17. استفاده از محاسبات چرخشی برای صرفه‌جویی در انرژی
• 18. اجرای مدل‌ها با استفاده از TPUهای اختصاصی
• 19. مقایسه CPU، GPU و TPU از نظر مصرف انرژی
• 20. برنامه‌ریزی پردازش برای کاهش کربن
• 21. ابزارهای اندازه‌گیری ردپای کربنی مدل‌های AI
• 22. CI/CD با برنامه‌ریزی آگاه از کربن
• 23. ابری در مقابل محلی: مقایسه پایداری
• 24. نظارت بر اثرات زیست‌محیطی مدل‌های AI
• 25. ایجاد گزارش‌های پایداری AI
• 26. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌شده برای صرفه‌جویی در منابع
• 27. مدل‌های پیش‌آموزش‌شده در پردازش زبانی
• 28. معماری‌های سبک برای هوش مصنوعی در بیومدیکس
• 29. چالش‌های پایداری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. مدل‌سازی هزینه‌های محاسباتی برای برنامه‌ریزی
• 31. پروفایلینگ اجرای مدل برای بهینه‌سازی
• 32. پیش‌بینی تقاضای محاسبات با استفاده از هوش مصنوعی
• 33. کاربردهای پایدار AI در تولید محتوا
• 34. مدل‌های سبک برای تشخیص تصویر
• 35. یادگیری تقویتی پایدار: بهینه‌سازی تفاعل‌ها
• 36. استانداردها و چارچوب‌های مقرراتی برای پایداری AI
• 37. بهترین روش‌های صنعت برای AI سبز
• 38. اقتصاد چرخشی در سخت‌افزار هوش مصنوعی
• 39. اصول اقتصاد چرخشی برای مدل‌های AI
• 40. طراحی مدل‌های قابل تعمیر و بازیافت
• 41. آموزش توزیع‌شده با مصرف انرژی کم
• 42. مدیریت مدل‌های قدیمی: حذف پایدار
• 43. تکنیک‌های کاهش تأثیرات محاسباتی در تولید محتوا
• 44. کارایی شبکه‌های عصبی کنولوژنال
• 45. بهینه‌سازی مدل‌های چندمدلی برای پایداری
• 46. استفاده از داده‌های ساختگی برای کاهش نیاز به داده‌های واقعی
• 47. تکنیک‌های کاهش نویز در آموزش
• 48. بهینه‌سازی فرآیندهای یادگیری با استفاده از هیپرپارامترهای کارآمد
• 49. طراحی داده‌های آموزشی با تأثیر محاسباتی کم
• 50. استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مصرف انرژی
• 51. پلتفرم‌های اندازه‌گیری کربن برای توسعه‌دهندگان AI
• 52. روش‌های تأییدپذیری پایداری مدل‌ها
• 53. تأثیر تنظیم مدل بر کربن
• 54. آموزش مبتنی بر محاسبات چرخشی
• 55. استفاده از FPGA برای اجرای کارآمد مدل‌ها
• 56. تکنیک‌های کاهش تأخیر در اجرای لبه‌ای
• 57. طراحی مدل‌های هوش مصنوعی برای محیط‌های داغ
• 58. برنامه‌ریزی پردازش بر اساس منابع تجدیدپذیر
• 59. محاسبه بازگشت سرمایه کربنی برای پروژه‌های AI
• 60. آموزش مدل‌های چندمدلی به صورت توزیع‌شده
• 61. استفاده از مدل‌های مبتنی بر attention سبک‌تر
• 62. کاهش اندازه مدل‌های مبتنی بر transformer
• 63. تکنیک‌های tokenizاسیون کارآمد برای NLP
• 64. بهینه‌سازی حافظه کاشی‌شده برای اجرای مدل‌ها
• 65. استفاده از پردازش همزمان برای کاهش زمان اجرا
• 66. استانداردهای سازمان‌های استاندارد برای پایداری AI
• 67. قراردادهای خرید سبز برای سخت‌افزار AI
• 68. آینده هوش مصنوعی آگاه از پایداری