دوره تسریع یادگیری ماشین با GPU و کتابخانه‌های NVIDIA cuML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع یادگیری ماشین با GPU و کتابخانه‌های NVIDIA cuML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با شتاب‌دهنده سخت‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 4. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌ها
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها در Scikit-learn
• 7. پاکسازی داده‌های ناقص
• 8. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
• 9. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای
• 10. مهندسی ویژگی
• 11. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 12. یادگیری نظارت‌شده
• 13. رگرسیون خطی
• 14. رگرسیون لجستیک
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 16. درختان تصمیم
• 17. جنگل‌های تصادفی
• 18. یادگیری نظارت‌نشده
• 19. خوشه‌بندی K-Means
• 20. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 21. ارزیابی مدل‌ها
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 24. اعتبارسنجی متقابل
• 25. تنظیم ابرپارامترها
• 26. مقدمه‌ای بر سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
• 27. معرفی GPU و کاربردهای آن
• 28. معماری GPUهای NVIDIA
• 29. مبانی CUDA
• 30. نصب درایورهای NVIDIA
• 31. نصب CUDA Toolkit
• 32. نصب cuDNN
• 33. آشنایی با کتابخانه cuML
• 34. مفاهیم پایه cuML
• 35. نصب cuML
• 36. مقایسه cuML با Scikit-learn
• 37. مزایای استفاده از cuML
• 38. معماری cuML
• 39. اجرای الگوریتم‌های cuML
• 40. رگرسیون خطی با cuML
• 41. رگرسیون لجستیک با cuML
• 42. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) با cuML
• 43. درختان تصمیم با cuML
• 44. جنگل‌های تصادفی با cuML
• 45. الگوریتم‌های خوشه‌بندی با cuML
• 46. خوشه‌بندی K-Means با cuML
• 47. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) با cuML
• 48. پردازش موازی با cuML
• 49. مدیریت حافظه در cuML
• 50. انتقال داده بین CPU و GPU
• 51. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با cuML
• 52. بنچمارکینگ مدل‌ها با cuML
• 53. مقایسه عملکرد Scikit-learn و cuML
• 54. مطالعات موردی استفاده از cuML
• 55. کاربرد cuML در پردازش تصویر
• 56. کاربرد cuML در پردازش زبان طبیعی
• 57. کاربرد cuML در سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. کاربرد cuML در تحلیل داده‌های بزرگ
• 59. ملاحظات امنیتی در استفاده از GPU
• 60. قوانین و مقررات استفاده از سخت‌افزار
• 61. چارچوب‌های قانونی استفاده از فناوری
• 62. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 63. اخلاق در هوش مصنوعی
• 64. حریم خصوصی داده‌ها
• 65. امنیت داده‌ها
• 66. استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری
• 67. مدیریت مصرف انرژی GPU
• 68. پایش عملکرد GPU
• 69. عیب‌یابی مشکلات cuML
• 70. مدیریت خطاها در cuML
• 71. مستندات cuML و منابع آموزشی
• 72. انجمن‌های آنلاین cuML
• 73. تمرین‌های عملی با cuML
• 74. پروژه‌های کاربردی با cuML
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 76. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 78. چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 79. TensorFlow و Keras
• 80. PyTorch
• 81. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با cuML
• 82. تسریع آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 83. ملاحظات پیشرفته در cuML
• 84. تجزیه و تحلیل نتایج cuML
• 85. بهبود دقت مدل با cuML
• 86. کاهش زمان آموزش با cuML
• 87. مقیاس‌پذیری cuML
• 88. استفاده از cuML در محیط‌های ابری
• 89. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان
• 90. آینده cuML و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 92. پروژه‌های تکمیلی پیشرفته
• 93. کارگاه عملی cuML
• 94. ارزیابی نهایی دوره‌