کتاب صوتی استانداردسازی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ONNX

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استانداردسازی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ONNX

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم استانداردسازی مدل‌های یادگیری عمیق و ضرورت استفاده از فرمت ONNX
• 2. معماری و ساختار گراف محاسباتی در ONNX
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با ONNX و ONNX Runtime
• 4. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده در PyTorch به فرمت ONNX
• 5. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده در TensorFlow به فرمت ONNX
• 6. بررسی لایه‌های گراف و اعتبارسنجی ساختار مدل‌های تبدیل‌شده
• 7. کار با کتابخانه ONNX برای ویرایش و بازرسی مدل‌ها
• 8. بهینه‌سازی گراف محاسباتی با استفاده از ابزارهای داخلی ONNX
• 9. استفاده از ONNX Runtime برای استنتاج سریع روی پردازنده‌های مرکزی
• 10. اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر روی کارت‌های گرافیک با شتاب‌دهنده CUDA
• 11. یکپارچه‌سازی مدل‌های ONNX در اپلیکیشن‌های پایتون
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در زمان اجرای مدل
• 13. استفاده از کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت اجرا
• 14. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در سیستم‌های تعبیه شده
• 15. ارزیابی دقت مدل پس از تبدیل و کوانتیزاسیون
• 16. اشکال‌زدایی مدل‌های ONNX با استفاده از ابزارهای تحلیل گراف
• 17. استفاده از Execution Providers برای بهره‌وری از سخت‌افزارهای خاص
• 18. پشتیبانی از عملگرهای سفارشی در ONNX Runtime
• 19. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و تغییرات در گراف محاسباتی
• 20. استفاده از ONNX در محیط‌های توزیع‌شده و پردازش ابری
• 21. مقایسه عملکرد مدل‌های بومی با مدل‌های تبدیل‌شده به ONNX
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای پردازش لحظه‌ای
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی با فرمت ONNX
• 24. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و محافظت از ساختار شبکه
• 25. آینده استانداردسازی مدل‌ها و نقش ONNX در اکوسیستم هوش مصنوعی کشور