دوره افزایش سرعت و دقت در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزایش سرعت و دقت در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. معماری‌های عمیق یادگیری
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 6. مهندسی ویژگی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. انتخاب و تقسیم داده‌ها
• 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. معیارهای سنجش دقت مدل‌ها
• 10. مقدمه‌ای بر استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. اهمیت سرعت در استنتاج مدل‌ها
• 12. چالش‌های بهینه‌سازی سرعت استنتاج
• 13. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج
• 14. فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 16. هرس کردن مدل‌ها
• 17. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 18. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
• 19. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 20. واحد پردازش تنسور (TPU)
• 21. پردازنده‌های مخصوص هوش مصنوعی (ASIC)
• 22. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای استنتاج
• 23. کامپایلرهای تخصصی هوش مصنوعی
• 24. کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج
• 25. مدل‌های سبک و کارآمد
• 26. معماری‌های MobileNet
• 27. معماری‌های EfficientNet
• 28. معماری‌های SqueezeNet
• 29. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
• 30. موازی‌سازی داده
• 31. موازی‌سازی مدل
• 32. موازی‌سازی خط لوله
• 33. بهینه‌سازی پیش‌بینی (Prediction)
• 34. پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction)
• 35. پیش‌بینی بلادرنگ (Real-time Prediction)
• 36. مدیریت حافظه در استنتاج
• 37. کاهش مصرف حافظه
• 38. بارگذاری بهینه مدل‌ها
• 39. استفاده از کشینگ (Caching)
• 40. تکنیک‌های فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی
• 41. TensorFlow Lite
• 42. PyTorch Mobile
• 43. ONNX Runtime
• 44. بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های مختلف
• 45. دستگاه‌های موبایل
• 46. دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 47. سرورها
• 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 49. مقایسه سرعت و دقت
• 50. تحلیل هزینه/فایده بهینه‌سازی
• 51. ملاحظات امنیتی در استنتاج هوش مصنوعی
• 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 53. تشخیص و مقابله با حملات سایبری
• 54. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 55. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 56. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 57. کاربردها در حوزه‌های مختلف
• 58. پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 59. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 60. سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 62. تشخیص ناهنجاری
• 63. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 64. هوش مصنوعی در صنعت
• 65. هوش مصنوعی در سلامت
• 66. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 67. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 68. هوش مصنوعی در آموزش
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 70. مبانی یادگیری تقویتی
• 71. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 72. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 73. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی
• 74. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 75. مبانی GAN
• 76. کاربرد GAN در تولید داده
• 77. بهینه‌سازی مدل‌های GAN
• 78. یادگیری عمیق خودنظارتی
• 79. مبانی یادگیری خودنظارتی
• 80. کاربرد در پیش‌پردازش داده
• 81. بهینه‌سازی مدل‌های خودنظارتی
• 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 83. مبانی یادگیری انتقالی
• 84. کاربرد در کاهش زمان آموزش
• 85. بهینه‌سازی مدل‌های انتقالی
• 86. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 87. مبانی یادگیری چندوظیفه‌ای
• 88. کاربرد در بهبود عملکرد کلی
• 89. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 91. مبانی یادگیری فدرال
• 92. کاربرد در حفظ حریم خصوصی
• 93. بهینه‌سازی مدل‌های فدرال
• 94. ملاحظات پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 95. انتخاب ابزار و فریم‌ورک مناسب
• 96. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
• 97. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. نظارت و نگهداری مدل‌ها
• 99. تکرارپذیری نتایج
• 100. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی