دوره دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با لینوکس و متن‌باز؛ از زیرساخت تا مدل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با لینوکس و متن‌باز؛ از زیرساخت تا مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و متن‌باز

موضوع میانی: دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی با زیرساخت‌ها و پروژه‌های متن‌باز لینوکس

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی و نقش متن‌باز
• 2. چرا متن‌باز برای توسعه و دسترسی به هوش مصنوعی اهمیت دارد
• 3. اکوسیستم متن‌باز لینوکس و جایگاه آن در AI
• 4. نقش Linux Foundation در توسعه فناوری‌های باز
• 5. ساختار پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
• 6. مدل‌های باز در برابر مدل‌های بسته
• 7. داده‌های باز و نقش آن‌ها در توسعه هوش مصنوعی
• 8. زیرساخت محاسباتی موردنیاز برای هوش مصنوعی متن‌باز
• 9. نقش Linux در زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 10. مدیریت منابع محاسباتی برای بارهای AI
• 11. GPU و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در زیرساخت AI
• 12. Containerها و اجرای قابل‌حمل برنامه‌های هوش مصنوعی
• 13. Docker و بسته‌بندی سرویس‌های AI
• 14. Kubernetes برای استقرار بارهای کاری هوش مصنوعی
• 15. مدیریت کلاسترهای GPU در محیط‌های متن‌باز
• 16. شبکه و ذخیره‌سازی در زیرساخت‌های AI
• 17. ارکستراسیون سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. MLOps در اکوسیستم متن‌باز
• 19. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. مدیریت داده و Feature در پروژه‌های AI
• 21. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل‌های متن‌باز
• 22. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی روی زیرساخت توزیع‌شده
• 23. Fine-tuning مدل‌های متن‌باز
• 24. استنتاج مدل‌های AI در محیط تولید
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. استقرار مدل‌های بزرگ زبانی در زیرساخت متن‌باز
• 27. معماری سرویس‌های LLM متن‌باز
• 28. مدیریت مدل‌ها و Model Registry
• 29. نسخه‌بندی کد، داده و مدل در پروژه‌های AI
• 30. CI/CD برای پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز
• 31. آزمون و اعتبارسنجی مدل‌های AI
• 32. پایش عملکرد مدل‌ها و سرویس‌های هوش مصنوعی
• 33. Observability در زیرساخت AI
• 34. مدیریت لاگ و متریک در سامانه‌های AI
• 35. امنیت زنجیره تأمین نرم‌افزار در پروژه‌های متن‌باز
• 36. مدیریت هویت و دسترسی در زیرساخت AI
• 37. امنیت کانتینرها و کلاسترهای هوش مصنوعی
• 38. حفاظت از داده‌های حساس در پروژه‌های متن‌باز
• 39. حاکمیت داده و مدل در اکوسیستم AI
• 40. مجوزهای نرم‌افزار متن‌باز و مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. تفاوت مجوز کد، داده و مدل
• 42. ارزیابی ریسک حقوقی استفاده از مدل‌های باز
• 43. مشارکت جامعه توسعه‌دهندگان در پروژه‌های AI
• 44. مدیریت پروژه‌های متن‌باز در مقیاس بزرگ
• 45. Governance در پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی
• 46. استانداردسازی و قابلیت همکاری در اکوسیستم AI
• 47. APIهای باز و معماری قابل‌تعامل
• 48. جلوگیری از Vendor Lock-in با فناوری‌های متن‌باز
• 49. ساخت پلتفرم AI مبتنی بر فناوری‌های باز
• 50. معماری Hybrid Cloud برای هوش مصنوعی
• 51. استقرار AI متن‌باز در Cloud
• 52. استقرار AI متن‌باز در محیط On-Premises
• 53. مقایسه زیرساخت ابری و داخلی برای AI
• 54. مدیریت هزینه زیرساخت‌های متن‌باز هوش مصنوعی
• 55. مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های AI
• 56. مقیاس‌پذیری آموزش و استنتاج مدل
• 57. پردازش توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
• 58. Federated Learning و معماری‌های توزیع‌شده
• 59. Edge AI و اجرای مدل‌های متن‌باز در لبه شبکه
• 60. هوش مصنوعی قابل‌دسترسی برای سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان
• 61. کاهش موانع ورود به توسعه AI
• 62. طراحی یک اکوسیستم AI باز و پایدار
• 63. مطالعه معماری یک پلتفرم کامل AI متن‌باز
• 64. طراحی جریان کاری End-to-End برای پروژه AI
• 65. پیاده‌سازی نمونه یک سرویس AI روی Linux
• 66. استقرار یک مدل متن‌باز با Container
• 67. اجرای مدل AI روی Kubernetes
• 68. پیاده‌سازی پایش و Observability برای سرویس AI
• 69. طراحی معماری امن برای پلتفرم AI متن‌باز
• 70. بهینه‌سازی نهایی عملکرد و هزینه زیرساخت
• 71. چالش‌های مقیاس‌پذیری اکوسیستم AI متن‌باز
• 72. روندهای آینده در دموکراتیک‌سازی هوش مصنوعی