فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع به‌کارگیری تراشه‌های AWS Inferentia برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع به‌کارگیری تراشه‌های AWS Inferentia برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: زیرساخت‌های پردازش هوش مصنوعی در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش پردازشگرهای تخصصی در هوش مصنوعی
• 2. معماری سخت‌افزاری تراشه‌های AWS Inferentia
• 3. مقایسه عملکرد پردازنده گرافیکی و تراشه‌های اختصاصی در استنتاج مدل
• 4. آشنایی با خانواده نمونه‌های Amazon EC2 Inf1
• 5. بررسی معماری Neuron و نقش آن در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای تراشه‌های Inferentia
• 7. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 8. مراحل کامپایل مدل با استفاده از Neuron SDK
• 9. تکنیک‌های کاهش دقت مدل برای افزایش بهره‌وری در استنتاج
• 10. بررسی فرمت‌های مدل سازگار با زیرساخت ابری AWS
• 11. مدیریت حافظه در تراشه‌های اختصاصی استنتاج
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های پردازش تصویر بر روی نمونه‌های Inf1
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در محیط ابری
• 14. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow برای تراشه‌های Inferentia
• 15. به‌کارگیری چارچوب PyTorch در محیط‌های مبتنی بر Neuron
• 16. بررسی تأخیر و نرخ عملیاتی در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. تکنیک‌های موازی‌سازی در استنتاج مدل‌های سنگین
• 18. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد تراشه در حین اجرای مدل
• 19. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری زیرساخت در Amazon EC2
• 20. بررسی هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی اقتصادی در رایانش ابری
• 21. امنیت و حفاظت از داده‌ها در پردازش‌های ابری هوش مصنوعی
• 22. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سرویس‌های مدیریت‌شده AWS
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در فرآیند کامپایل مدل
• 24. یکپارچه‌سازی تراشه‌های Inferentia با خط لوله CI/CD
• 25. بررسی موردی: استنتاج سریع مدل‌های تشخیص الگو در مقیاس بزرگ
• 26. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد Neuron برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 27. تطبیق مدل‌های یادگیری ماشین با الزامات محیط عملیاتی
• 28. به‌کارگیری استراتژی‌های کشینگ برای کاهش بار پردازشی
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌سازی شده در محیط آزمایشگاهی
• 30. ارتقای مدل‌های موجود برای بهره‌گیری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 31. ملاحظات معماری برای سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 32. آینده پردازش‌های تخصصی هوش مصنوعی در رایانش ابری
• 33. مروری بر مستندات فنی و منابع پیشرفته توسعه‌دهندگان AWS