دوره معماری و بهینه‌سازی پردازنده‌های تنسور (TPU) برای هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و بهینه‌سازی پردازنده‌های تنسور (TPU) برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: زیرساخت‌های پردازشی و محاسباتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مقدمه‌ای بر پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 3. معماری پایه TPU
• 4. مولفه‌های اصلی TPU
• 5. سلول‌های محاسباتی TPU
• 6. حافظه در TPU
• 7. شبکه‌سازی داخلی TPU
• 8. انتقال داده در TPU
• 9. اصول برنامه‌نویسی برای TPU
• 10. زبان‌های برنامه‌نویسی سازگار با TPU
• 11. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای TPU
• 12. چارچوب‌های یادگیری عمیق و TPU
• 13. TensorFlow و TPU
• 14. PyTorch و TPU
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای TPU
• 16. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 17. کاهش ابعاد مدل
• 18. پردازش موازی در TPU
• 19. تقسیم مدل (Model Parallelism)
• 20. تقسیم داده (Data Parallelism)
• 21. ترکیب موازی‌سازی در TPU
• 22. مدیریت حافظه در TPU
• 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در TPU
• 24. نظارت بر عملکرد TPU
• 25. ابزارهای پروفایلینگ TPU
• 26. عیب‌یابی مدل‌ها بر روی TPU
• 27. استفاده از TPU در آموزش مدل‌های بزرگ
• 28. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با TPU
• 29. آموزش مدل‌های بینایی ماشین با TPU
• 30. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 31. معماری‌های پیشرفته TPU
• 32. نسل‌های مختلف TPU
• 33. مقایسه TPU با GPU و CPU
• 34. کاربردهای TPU در کاربردهای صنعتی
• 35. پردازش زبان طبیعی با TPU
• 36. بینایی ماشین با TPU
• 37. سیستم‌های توصیه‌گر با TPU
• 38. یادگیری تقویتی با TPU
• 39. مدیریت داده‌های حجیم برای TPU
• 40. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی TPU
• 41. امنیت زیرساخت‌های پردازشی
• 42. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 43. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و TPU
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و TPU
• 46. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و TPU
• 47. یادگیری عمیق ناظرنشده با TPU
• 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با TPU
• 49. تقویت مدل‌های هوش مصنوعی با TPU
• 50. مفاهیم پایه‌ای محاسبات ابری
• 51. انواع سرویس‌های ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 52. مدل‌های استقرار ابری (Public, Private, Hybrid)
• 53. امنیت در محیط‌های ابری
• 54. شبکه‌سازی در محیط‌های ابری
• 55. ذخیره‌سازی داده در محیط‌های ابری
• 56. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 57. مفاهیم کانتینرسازی (Docker)
• 58. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 59. معماری میکروسرویس‌ها
• 60. اصول طراحی API
• 61. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار (SDLC)
• 62. تست نرم‌افزار و اتوماسیون
• 63. مقدمه‌ای بر DevOps
• 64. ابزارهای CI/CD
• 65. اصول مانیتورینگ و لاگینگ
• 66. مدیریت پیکربندی
• 67. امنیت در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)
• 68. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 69. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 70. کشف الگوهای پرتکرار
• 71. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 72. طبقه‌بندی (Classification)
• 73. خوشه‌بندی (Clustering)
• 74. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 75. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 76. تحلیل سری‌های زمانی
• 77. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
• 78. تبدیل فوریه
• 79. فیلترهای دیجیتال
• 80. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 81. اصول پایه‌ای شبکه‌های کامپیوتری
• 82. مدل OSI و TCP/IP
• 83. آدرس‌دهی IP و زیرشبکه‌ها
• 84. پروتکل‌های مسیریابی
• 85. شبکه‌های محلی (LAN) و گسترده (WAN)
• 86. امنیت شبکه
• 87. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
• 88. معماری‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 89. معماری‌های پردازش جریانی (Stream Processing)
• 90. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (Spark, Flink)
• 91. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS)
• 92. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 93. پروتکل‌های اجماع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 94. مفاهیم بلاک‌چین (بدون ترویج رمزارز)
• 95. امنیت در سیستم‌های پردازشی
• 96. تحلیل عملکرد سیستم‌های پردازشی
• 97. بهینه‌سازی زیرساخت‌های پردازشی