دوره راهنمای عملی راه‌اندازی محیط توسعه یادگیری عمیق در ویندوز با استفاده از WSL و شتاب‌دهنده گرافیکی CUDA همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی راه‌اندازی محیط توسعه یادگیری عمیق در ویندوز با استفاده از WSL و شتاب‌دهنده گرافیکی CUDA

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری عمیق و نقش سخت‌افزار در پردازش‌های سنگین
• 2. معرفی زیرسیستم ویندوز برای لینوکس WSL و مزایای آن در توسعه هوش مصنوعی
• 3. بررسی پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای پردازش‌های گرافیکی
• 4. آموزش فعال‌سازی قابلیت WSL در ویندوز ۱۰ و ۱۱
• 5. انتخاب و نصب توزیع مناسب لینوکس از طریق فروشگاه مایکروسافت
• 6. بهینه‌سازی تنظیمات هسته لینوکس برای تعامل با سخت‌افزار میزبان
• 7. نصب و به‌روزرسانی درایورهای گرافیکی انویدیا در ویندوز برای پشتیبانی از CUDA
• 8. مفهوم و کاربرد لایه انتزاعی CUDA در ارتباط با کارت‌های گرافیک
• 9. نصب و پیکربندی ابزارهای مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری در محیط لینوکس
• 10. بررسی ساختار فایل‌سیستم و تعامل میان ویندوز و WSL
• 11. آموزش نصب ابزار مدیریت محیط‌های مجازی Conda
• 12. ایجاد و مدیریت محیط‌های ایزوله برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 13. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه CUDA Toolkit در محیط لینوکس
• 14. بررسی سازگاری نسخه‌های CUDA با کارت‌های گرافیک مختلف
• 15. نصب کتابخانه‌های شتاب‌دهنده cuDNN برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 16. آموزش نصب پایتون و مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای
• 17. نصب فریم‌ورک PyTorch با پشتیبانی از شتاب‌دهنده گرافیکی
• 18. اعتبارسنجی نصب PyTorch از طریق شناسایی کارت گرافیک در کد پایتون
• 19. آموزش استفاده از ترمینال لینوکس برای مدیریت فرآیندهای محاسباتی
• 20. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه VS Code و اتصال آن به WSL
• 21. پیکربندی افزونه‌های کاربردی برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در VS Code
• 22. مدیریت حافظه کارت گرافیک و مانیتورینگ منابع در حین اجرای مدل‌ها
• 23. آموزش انتقال داده‌ها بین ویندوز و محیط لینوکس برای پردازش
• 24. اجرای یک مدل ساده شبکه عصبی برای تست نهایی محیط توسعه
• 25. عیب‌یابی خطاهای رایج در شناسایی کارت گرافیک توسط WSL
• 26. بهینه‌سازی عملکرد سیستم برای اجرای آموزش مدل‌های سنگین
• 27. امنیت در محیط توسعه و حفاظت از داده‌های پژوهشی
• 28. آشنایی با فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. روش‌های به‌روزرسانی درایورها و کتابخانه‌ها بدون اختلال در محیط کاری
• 30. مستندسازی و پشتیبان‌گیری از محیط توسعه تنظیم‌شده