دوره آموزش جامع فریم‌ورک MLX برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای اپل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع فریم‌ورک MLX برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای اپل

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با معماری پردازنده‌های سری M اپل و واحد پردازش عصبی
• 2. مبانی فریم‌ورک MLX و جایگاه آن در اکوسیستم هوش مصنوعی اپل
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLX در سیستم‌عامل macOS
• 4. مدیریت حافظه یکپارچه در سخت‌افزارهای اپل و تأثیر آن بر مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. مفاهیم پایه آرایه‌ها در MLX و مقایسه با NumPy
• 6. عملیات ریاضی و جبر خطی در MLX
• 7. توابع فعال‌ساز و توابع انتقال در شبکه‌های عصبی با استفاده از MLX
• 8. ساختار داده‌های پایه و کار با تانسورها در MLX
• 9. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی ساده با استفاده از ماژول nn
• 10. مفهوم گراف‌های محاسباتی و نحوه اجرای آن‌ها در MLX
• 11. مشتق‌گیری خودکار و بهینه‌سازی در MLX
• 12. اصول طراحی مدل‌های یادگیری عمیق در فریم‌ورک MLX
• 13. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward)
• 14. مدیریت پارامترها و وزن‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. کار با مجموعه‌داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها در MLX
• 16. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 17. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و به‌روزرسانی وزن‌ها
• 18. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی با استفاده از MLX
• 19. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 20. مبانی پردازش متن و مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر در MLX
• 21. پیاده‌سازی مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 22. ساختار بلوک‌های ترنسفورمر در MLX
• 23. مدیریت بارگذاری و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ برای اجرا روی حافظه محدود
• 25. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها برای افزایش کارایی در سخت‌افزار اپل
• 26. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج (Inference)
• 27. استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در محاسبات MLX
• 28. دیباگ کردن و پایش عملکرد مدل در محیط macOS
• 29. پیاده‌سازی پروژه‌های پردازش زبان طبیعی با MLX
• 30. کاربرد MLX در تحلیل و پردازش داده‌های چندرسانه‌ای
• 31. توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بومی با استفاده از MLX و Swift
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های تولیدی
• 33. اصول امنیت و حریم خصوصی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه
• 34. آینده یادگیری ماشین روی سخت‌افزارهای اپل و نقش MLX
• 35. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل هوش مصنوعی کاربردی با MLX