دوره راهکارهای عملی ارتقای بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی (AIMET) برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی ارتقای بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی (AIMET) برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای محدود
• 2. آشنایی با ابزار توسعه بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی AIMET
• 3. بررسی محدودیت‌های منابع محاسباتی در سیستم‌های نهفته و لبه
• 4. مفهوم فشرده‌سازی مدل و نقش آن در کاهش توان مصرفی
• 5. آشنایی با معماری شبکه‌های عصبی و تحلیل پیچیدگی پارامترها
• 6. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون یا کمّی‌سازی وزن‌های شبکه
• 7. تفاوت کوانتیزاسیون پس از آموزش و آموزش آگاه از کوانتیزاسیون
• 8. بررسی اثرات کاهش دقت عددی بر عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. استفاده از الگوریتم‌های تنظیم مقیاس برای بهبود پایداری کوانتیزاسیون
• 10. شناسایی و حذف لایه‌های زائد در مدل‌های عصبی
• 11. تکنیک‌های هرس کردن وزن‌ها برای کاهش حجم حافظه
• 12. هرس کردن ساختاریافته در مقابل هرس کردن غیرساختاریافته
• 13. تحلیل حساسیت لایه‌ها برای تعیین اولویت هرس کردن
• 14. بهینه‌سازی مدل‌های عصبی با استفاده از روش‌های تقطیر دانش
• 15. تکنیک‌های کاهش کانال‌های ورودی و خروجی در لایه‌های کانولوشنی
• 16. استفاده از روش‌های تجزیه ماتریس برای فشرده‌سازی لایه‌های تمام‌متصل
• 17. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیندهای بهینه‌سازی
• 18. روش‌های کالیبراسیون برای کاهش خطای ناشی از کوانتیزاسیون
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های فشرده‌سازی شده در محیط‌های شبیه‌سازی
• 20. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی برای سخت‌افزارهای کم‌توان
• 21. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده روی پردازنده‌های گرافیکی کوچک
• 23. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌ساز برای بومی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. ارتقای بهره‌وری مدل‌های تشخیص تصویر در سیستم‌های نظارتی
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش متن برای اجرا در تجهیزات اینترنت اشیاء
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل‌های فشرده‌سازی شده در شرایط واقعی
• 27. مستندسازی تغییرات و گزارش‌دهی عملکرد مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 28. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای فنی و بومی
• 29. نقشه راه استقرار مدل‌های هوش مصنوعی روی تراشه‌های پردازشی خاص
• 30. تلفیق تکنیک‌های هرس و کوانتیزاسیون برای دستیابی به حداکثر بهره‌وری
• 31. بررسی آینده بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در صنعت ملی کشور