اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های تولیدی هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های ARM: از لبه تا ابر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های تولیدی هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های ARM: از لبه تا ابر

موضوع کلی: محاسبات高性能 و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌های ARM
• 2. مبانی برنامه‌نویسی برای پردازنده‌های ARM
• 3. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازنده‌های ARM
• 4. معماری حافظه و تاثیر آن بر عملکرد هوش مصنوعی
• 5. معرفی مدل‌های تولیدی هوش مصنوعی
• 6. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و بهینه‌سازی آن‌ها
• 7. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاربردهای آن‌ها
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چالش‌های بهینه‌سازی
• 9. روش‌های کوانتیزاسیون مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. کاهش دقت محاسبات در مدل‌های تولیدی
• 11. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
• 12. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 13. بهینه‌سازی کامپایلر برای پردازنده‌های ARM
• 14. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی ARM (مثلاً Arm Compute Library)
• 15. مقایسه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی بر روی CPU و GPU
• 16. معرفی شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی ARM
• 17. معماری Neoverse و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
• 18. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 19. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین برای پردازنده‌های ARM
• 20. TensorFlow Lite برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. PyTorch Mobile برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای بینایی ماشین
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص گفتار
• 25. ارزیابی و پروفایلینگ عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. ابزارهای پروفایلینگ عملکرد پردازنده‌های ARM
• 27. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 29. بهینه‌سازی انتقال داده بین حافظه و پردازنده
• 30. معماری سیستم-روی-چیپ (SoC) و تاثیر آن بر بهینه‌سازی
• 31. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در SoC
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای خودرو
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای پزشکی
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای صنعتی
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای امنیتی
• 36. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات در پردازنده‌های ARM
• 37. استفاده از SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• 38. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر با وضوح بالا
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای ویدئوهای با کیفیت بالا
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء
• 41. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تقسیم‌بندی تصویر
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید تصاویر
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای ترجمه ماشینی
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای خلاصه‌سازی متن
• 45. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای پاسخ به سوالات
• 46. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید متن
• 47. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص احساسات
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 49. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی
• 50. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای خوشه‌بندی
• 52. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) بر روی پردازنده‌های ARM
• 53. بهینه‌سازی سیاست‌های یادگیری تقویتی
• 54. بهینه‌سازی توابع پاداش در یادگیری تقویتی
• 55. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای بازی‌ها
• 56. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای بهینه‌سازی
• 57. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای داده‌های نامتوازن
• 58. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای داده‌های کم
• 59. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 60. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 61. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 62. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای استقرار در ابر
• 63. استفاده از سرویس‌های ابری ARM
• 64. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای مقیاس‌پذیری
• 65. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های ARM
• 66. حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
• 67. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI)
• 68. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاهش سوگیری
• 69. آینده بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های ARM