دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب ONNX همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استانداردسازی و تعامل‌پذیری در زیرساخت‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت تعامل‌پذیری در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با فرمت ONNX و نقش آن در یکپارچه‌سازی مدل‌ها
• 3. معماری گراف محاسباتی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. مقایسه فرمت‌های مدل و چالش‌های انتقال بین فریم‌ورک‌ها
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با ONNX
• 6. تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت ONNX
• 7. تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت ONNX
• 8. بررسی ساختار فایل‌های ONNX و متادیتای مدل
• 9. استفاده از ONNX Runtime برای استنتاج بهینه
• 10. مدیریت تامین‌کنندگان اجرا در ONNX Runtime
• 11. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک Quantization در ONNX
• 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در لبه
• 13. ارزیابی دقت مدل پس از تبدیل به فرمت ONNX
• 14. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای تبدیل مدل
• 15. مدیریت لایه‌های سفارشی در تبدیل مدل‌ها به ONNX
• 16. استفاده از ONNX در محیط‌های عملیاتی و سرورها
• 17. شتاب‌دهی استنتاج با استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی و ONNX
• 18. یکپارچه‌سازی ONNX با پایپ‌لاین‌های استقرار مدل
• 19. بررسی نسخه‌های مختلف استاندارد ONNX و سازگاری آن‌ها
• 20. مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ONNX
• 21. ابزارهای بصری‌سازی ساختار گراف مدل‌های ONNX
• 22. پیاده‌سازی استنتاج توزیع‌شده با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
• 23. مستندسازی و کنترل نسخه مدل‌ها در چرخه حیات هوش مصنوعی
• 24. امنیت و حریم خصوصی در تبادل مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. ارائه مدل‌ها در محیط‌های ابری با استفاده از استانداردهای باز
• 26. ارزیابی کارایی عملیاتی مدل‌های بهینه‌شده
• 27. حل چالش‌های ناسازگاری لایه‌ها در مدل‌های پیچیده
• 28. تجربه کاربری در پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 29. آینده تعامل‌پذیری در اکوسیستم‌های نرم‌افزاری هوش مصنوعی
• 30. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل کامل با ONNX