فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی افزایش بهره‌وری در توسعه هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای سخت‌افزاری و سیستم‌عامل ویندوز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی افزایش بهره‌وری در توسعه هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای سخت‌افزاری و سیستم‌عامل ویندوز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و سخت‌افزارهای پردازشی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سخت‌افزاری هوش مصنوعی و معماری پردازشگرهای مدرن
• 2. نقش واحدهای پردازش عصبی NPU در شتاب‌دهی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. بررسی تخصصی معماری پردازنده‌های سری Intel Core Ultra و قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با پلتفرم ویندوز برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 5. بهینه‌سازی محیط توسعه در ویندوز برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. مدیریت منابع سخت‌افزاری و بررسی کارایی سیستم در اجرای مدل‌های محلی
• 7. نصب و پیکربندی WSL2 برای اجرای محیط‌های لینوکسی در ویندوز
• 8. استفاده از Windows Subsystem for Linux جهت اجرای کتابخانه‌های هوش مصنوعی
• 9. معرفی ابزارهای مانیتورینگ سخت‌افزار در ویندوز برای تحلیل عملکرد مدل
• 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی گرافیکی برای آموزش مدل‌های سبک
• 11. کار با درایورهای بهینه شده برای پردازش‌های هوش مصنوعی در ویندوز
• 12. آشنایی با Windows ML و چارچوب‌های توسعه بومی در محیط ویندوز
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ONNX Runtime
• 14. تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای کم‌مصرف
• 15. استفاده از ابزارهای مایکروسافت برای تحلیل داده‌های حجیم در ویندوز
• 16. به‌کارگیری Copilot در محیط ویندوز برای تسریع فرایند کدنویسی
• 17. یکپارچه‌سازی ابزارهای مدیریت پروژه با محیط توسعه هوش مصنوعی
• 18. بررسی امنیت داده‌ها در پردازش‌های محلی و قوانین صیانت از اطلاعات
• 19. راهکارهای کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 20. استفاده از قابلیت‌های سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های زبانی کوچک SLM
• 21. تنظیمات پیشرفته ویندوز برای افزایش پایداری در پردازش‌های طولانی‌مدت
• 22. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری در محیط ویندوز
• 23. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی شده سخت‌افزاری
• 24. مستندسازی و استقرار مدل‌های بهینه‌شده روی سیستم‌های کاربر نهایی
• 25. بررسی آینده سخت‌افزارهای هوش مصنوعی و تاثیر آن بر بهره‌وری توسعه‌دهندگان