فلش‌کارت‌های آموزشی جامع افزایش بهره‌وری و سرعت‌بخشی به مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از TensorRT و ONNX

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع افزایش بهره‌وری و سرعت‌بخشی به مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از TensorRT و ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Model Optimization & Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
• 2. آشنایی با چالش‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای مختلف
• 3. معرفی اکوسیستم ONNX به عنوان استاندارد باز در تبادل مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با TensorRT و ONNX
• 5. ساختار و معماری گراف‌های محاسباتی در یادگیری عمیق
• 6. روش‌های تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت ONNX
• 7. روش‌های تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت ONNX
• 8. بررسی و رفع خطاهای رایج در فرآیند تبدیل مدل‌ها
• 9. اعتبارسنجی و بررسی دقت مدل پس از تبدیل به ONNX
• 10. مفاهیم پایه و معماری موتور استنتاج TensorRT
• 11. بهینه‌سازی گراف محاسباتی در TensorRT برای افزایش سرعت
• 12. تکنیک‌های کاهش دقت مدل با استفاده از Precision FP16
• 13. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون INT8 برای کاهش حجم و افزایش بهره‌وری مدل
• 14. استفاده از Calibration برای حفظ دقت در مدل‌های کوانتیزه شده
• 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در TensorRT
• 16. استفاده از لایه‌های سفارشی (Custom Layers) در TensorRT
• 17. تکنیک‌های ترکیب لایه‌ها (Layer Fusion) در شبکه عصبی
• 18. پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های بهینه‌شده روی پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA
• 19. آشنایی با ابزارهای تحلیل عملکرد در TensorRT
• 20. استفاده از TensorRT در محیط‌های Edge Computing
• 21. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های مبتنی بر Docker
• 22. ایجاد رابط برنامه‌نویسی (API) برای سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از NVIDIA Triton Inference Server برای مدیریت استقرار مدل‌ها
• 24. مدیریت درخواست‌های همزمان و افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 25. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و تحلیل گلوگاه‌ها
• 26. روش‌های به‌روزرسانی مدل بدون توقف سرویس‌دهی
• 27. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از مالکیت معنوی
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای کاربردهای بلادرنگ
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) با TensorRT
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس صنعتی
• 31. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی بومی
• 32. تلفیق مدل‌های بهینه‌شده با زیرساخت‌های نرم‌افزاری موجود
• 33. استراتژی‌های تست و ارزیابی نهایی در محیط عملیاتی
• 34. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها
• 35. بررسی چشم‌انداز آینده در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی