کتاب صوتی راهکارهای نوین در سبک‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در سبک‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و ارتقای کارایی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت
• 2. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری و مصرف منابع در مدل‌های پیچیده
• 3. معیارهای ارزیابی عملکرد و کارایی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 5. آشنایی با مفاهیم پایه در فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها به منظور افزایش سرعت یادگیری
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش بهینه برای بهبود کارایی الگوریتم‌ها
• 8. مبانی و الگوریتم‌های هرس شبکه عصبی (Pruning)
• 9. روش‌های هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته در لایه‌های عصبی
• 10. استراتژی‌های تعیین نرخ هرس برای حفظ دقت مدل
• 11. مفاهیم و کاربردهای کوانتایزیشن (Quantization) در مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. تکنیک‌های کوانتایزیشن پس از آموزش (PTQ)
• 13. آموزش آگاه از کوانتایزیشن (QAT) برای حفظ دقت در مدل‌های فشرده
• 14. روش‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. طراحی معماری معلم و شاگرد در فرآیند تقطیر
• 16. بهینه‌سازی توابع زیان در فرآیند انتقال دانش
• 17. مقدمه‌ای بر فاکتورگیری ماتریسی و تقریب وزن‌ها
• 18. استفاده از روش‌های تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای کاهش پارامترها
• 19. تکنیک‌های اشتراک‌گذاری وزن در مدل‌های عصبی
• 20. معرفی معماری‌های سبک و کارآمد در بینایی ماشین
• 21. بررسی مدل‌های مبتنی بر جداسازی کانولوشن (Depthwise Separable Convolution)
• 22. بهینه‌سازی توابع فعال‌ساز برای کاهش بار محاسباتی
• 23. استفاده از تکنیک‌های یکپارچه‌سازی لایه‌ها (Layer Fusion)
• 24. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در زمان استنتاج
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های بهینه روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Computing)
• 26. بررسی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای پردازش هوش مصنوعی
• 27. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز برای تبدیل و بهینه‌سازی مدل‌ها
• 28. آشنایی با فرمت‌های استاندارد تبادل مدل نظیر ONNX
• 29. بهینه‌سازی گراف محاسباتی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی چیدمان داده‌ها در حافظه
• 31. ارزیابی تأثیر فشرده‌سازی بر پایداری مدل در کاربردهای واقعی
• 32. روش‌های مانیتورینگ کارایی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 33. مدیریت چرخه حیات مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 34. راهکارهای مقابله با افت دقت در مدل‌های فشرده‌شده
• 35. تکنیک‌های کالیبراسیون مدل پس از اعمال روش‌های بهینه‌سازی
• 36. بررسی تطبیقی روش‌های بهینه‌سازی در پروژه‌های صنعتی
• 37. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش هزینه‌های آموزش مجدد
• 38. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از تکنیک‌های سبک‌سازی
• 39. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در توسعه و استقرار مدل‌های بهینه
• 40. تضمین انطباق مدل‌های بهینه با استانداردهای کیفیت داده
• 41. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج بهینه‌سازی در پروژه‌های پژوهشی
• 42. چشم‌انداز آینده در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین