دوره استراتژی‌های کاهش مصرف منابع در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های کاهش مصرف منابع در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی برای زمان استنتاج (Inference Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاهش مصرف منابع در هوش مصنوعی
• 2. اصول اولیه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی در مصرف انرژی پردازشی
• 4. شناخت الگوریتم‌های کم‌مصرف
• 5. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها
• 6. کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
• 7. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 8. شناخت پدیده‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 9. کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری عمیق
• 10. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 11. روش‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 12. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 13. بهینه‌سازی معماری مدل‌ها
• 14. حذف پارامترهای غیرضروری
• 15. نرمال‌سازی لایه‌ها و اثرات آن
• 16. استفاده از کانولوشن‌های تفکیکی (Depthwise Separable Convolutions)
• 17. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 18. هرس کردن ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 19. ارزیابی و انتخاب معیارهای هرس کردن
• 20. پیاده‌سازی هرس کردن در شبکه‌های عصبی
• 21. بهینه‌سازی در مرحله آموزش (Training Optimization)
• 22. استفاده از بهینه‌سازهای کارآمد
• 23. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 24. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 25. کاهش حجم داده‌های آموزشی
• 26. پیش‌پردازش هوشمند داده‌ها
• 27. استفاده از داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
• 28. مدیریت حافظه در زمان اجرا
• 29. کاهش مصرف حافظه GPU
• 30. تکنیک‌های بارگذاری مدل (Model Loading)
• 31. بهینه‌سازی ساختارهای داده
• 32. مدیریت حافظه در زمان استنتاج (Inference)
• 33. مصرف منابع در استنتاج آنلاین
• 34. بهینه‌سازی سخت‌افزاری
• 35. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای هوش مصنوعی
• 36. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) بهینه‌شده
• 37. تراشه‌های تخصصی هوش مصنوعی (AI Accelerators)
• 38. نرم‌افزارهای بهینه‌سازی اجرا
• 39. کتابخانه‌های بهینه‌سازی (Optimized Libraries)
• 40. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق کم‌مصرف
• 41. محیط‌های اجرای بهینه‌شده
• 42. پایپ‌لاین‌های پردازشی کارآمد
• 43. مدیریت موازی‌سازی و توزیع بار
• 44. استفاده از پردازش موازی در استنتاج
• 45. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 46. چالش‌های مصرف منابع در دستگاه‌های کم‌توان
• 47. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 48. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی و منابع
• 49. مدل‌های سبک برای دستگاه‌های لبه
• 50. طراحی مدل‌های کوچک و کارآمد
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر برای لبه
• 52. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای لبه
• 53. فشرده‌سازی مدل‌های صوتی برای دستگاه‌های لبه
• 54. کاهش مصرف منابع در مدل‌های یادگیری تقویتی
• 55. بهینه‌سازی سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
• 56. استفاده از مدل‌های جایگزین (Surrogate Models)
• 57. کاهش مصرف منابع در پردازش گراف
• 58. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گراف
• 59. استفاده از روش‌های تقریبی در پردازش گراف
• 60. مدل‌های یادگیری عمیق بر گراف (GNNs) کم‌مصرف
• 61. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 62. مدیریت حرارتی در مراکز داده
• 63. استفاده از منابع محاسباتی ابری بهینه
• 64. محاسبات ابری سبز (Green Cloud Computing)
• 65. معیارهای ارزیابی مصرف منابع
• 66. شاخص‌های مصرف انرژی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 68. بهینه‌سازی مستمر مدل‌ها
• 69. تکنیک‌های نظارت بر مصرف منابع
• 70. گزارش‌دهی و تحلیل مصرف منابع
• 71. مطالعات موردی کاهش مصرف منابع
• 72. نمونه‌های موفق کاهش مصرف در صنعت
• 73. درس‌آموخته‌ها از پیاده‌سازی‌ها
• 74. آینده پژوهش در زمینه کاهش مصرف منابع
• 75. نوآوری‌های آتی در معماری مدل‌ها
• 76. تکنیک‌های نوین بهینه‌سازی
• 77. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خودش
• 78. مسائل اخلاقی و زیست‌محیطی مصرف منابع
• 79. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 80. استانداردهای جهانی برای هوش مصنوعی پایدار
• 81. ارتباط بین کارایی و مصرف منابع
• 82. بهینه‌سازی همزمان دقت و مصرف
• 83. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) کم‌مصرف
• 84. کاربرد یادگیری انتقالی در کاهش نیاز به داده و محاسبات
• 85. روش‌های کاهش مصرف در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 86. بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
• 87. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 88. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ با مصرف کم
• 89. کاربرد تکنیک‌های کاهش مصرف در پردازش ویدئو
• 90. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء در ویدئو
• 91. کاهش مصرف منابع در مدل‌های تولید محتوا
• 92. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) کم‌مصرف
• 93. بهینه‌سازی در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 94. پروژه‌های عملی پیاده‌سازی بهینه‌سازی
• 95. توسعه ابزارهای خودکار بهینه‌سازی
• 96. معماری‌های عصبی کارآمد (Efficient Neural Architectures)
• 97. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو برای معماری‌های کم‌مصرف
• 98. نقش مهندسی ویژگی در کاهش مصرف
• 99. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای کاهش ابعاد داده
• 100. اثرات جانبی مثبت کاهش مصرف منابع