کتاب پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras در بستر ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras در بستر ابری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم داده
• 2. آشنایی با معماری کتابخانه کراس و اکوسیستم تنسورفلو
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری عمیق
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 5. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 7. ساختار لایه‌ها در مدل‌های کراس و نحوه اتصال آن‌ها
• 8. الگوریتم‌های بهینه‌ساز و تنظیم نرخ یادگیری
• 9. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها و بایاس‌ها
• 10. مفهوم تابع هزینه و استراتژی‌های کاهش خطا
• 11. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی تمام‌متصل در کراس
• 12. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های عصبی
• 13. استفاده از دراپ‌اوت و نرمال‌سازی دسته‌ای برای پایداری مدل
• 14. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
• 16. معماری‌های استاندارد در شبکه‌های کانولوشنی
• 17. پیاده‌سازی لایه‌های پولینگ و استخراج ویژگی
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش داده‌های توالی‌محور
• 19. مبانی مدل‌های حافظه کوتاه مدت بلندمدت
• 20. استفاده از توابع بازگشت و ذخیره‌سازی مدل در حین آموزش
• 21. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای افزایش دقت مدل
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 23. کار با مدل‌های چندورودی و چندخروجی در کراس
• 24. استفاده از واسط برنامه‌نویسی تابعی برای مدل‌های پیچیده
• 25. تجزیه و تحلیل عملکرد مدل با ابزارهای بصری‌سازی
• 26. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از پایپ‌لاین‌های تنسورفلو
• 27. آشنایی با زیرساخت‌های ابری برای محاسبات هوش مصنوعی
• 28. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های ابری
• 29. کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با داکر
• 30. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های ابری
• 31. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج برای مدل‌های آموزش‌دیده
• 32. ارائه مدل به عنوان یک سرویس وب با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 33. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 34. بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع و افزایش سرعت
• 35. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی در بسترهای ابری
• 37. استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته برای کاربردهای صنعتی
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 39. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص الگو
• 40. پروژه نهایی: استقرار یک مدل هوش مصنوعی در بستر ابری با رعایت استانداردهای فنی