دوره "مهندس هوش مصنوعی و لینوکس: ساخت محیط توسعه پایدار برای مدل‌های یادگیری عمیق" همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره "مهندس هوش مصنوعی و لینوکس: ساخت محیط توسعه پایدار برای مدل‌های یادگیری عمیق"

موضوع کلی: آینده‌پژوهی و سیاست‌گذاری مسئولانه

موضوع میانی: آینده کارآفرینی و توسعه کسب و کار و تاثیر آن بر سیاست‌گذاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با توزیع‌های لینوکس برای توسعه هوش مصنوعی
• 3. نصب و پیکربندی اوبونتو برای یادگیری عمیق
• 4. مدیریت پکیج‌ها در لینوکس (apt، pip، conda)
• 5. محیط‌های مجازی در پایتون (venv، conda)
• 6. آشنایی با خط فرمان لینوکس برای توسعه‌دهندگان
• 7. پیکربندی SSH برای دسترسی امن به سرور
• 8. Git و GitHub برای مدیریت نسخه کد
• 9. زبان برنامه‌نویسی پایتون: اصول و مبانی
• 10. کتابخانه‌های اصلی پایتون برای هوش مصنوعی (NumPy، Pandas)
• 11. TensorFlow: نصب و پیکربندی
• 12. Keras: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow
• 13. PyTorch: نصب و پیکربندی
• 14. ساخت و آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با CNN
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و Transformers
• 17. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از TensorFlow و PyTorch
• 18. کار با داده‌های بزرگ: آشنایی با Apache Spark
• 19. Docker: کانتینرسازی محیط توسعه هوش مصنوعی
• 20. Kubernetes: مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل‌ها
• 22. بهینه‌سازی کد پایتون برای عملکرد بهتر
• 23. مانیتورینگ و لاگینگ آموزش مدل‌ها
• 24. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Flask/FastAPI
• 25. آشنایی با سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی (AWS، Google Cloud، Azure)
• 26. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 27. امنیت محیط توسعه هوش مصنوعی
• 28. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در توسعه هوش مصنوعی
• 29. استفاده از ابزارهای دیباگینگ پایتون
• 30. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ کد
• 31. ساخت خط لوله (pipeline) خودکار برای آموزش و استقرار مدل
• 32. آشنایی با MLOps و اصول آن