کتاب صوتی آموزش جامع اجرای مدل‌های پیشرفته Florence-2 با استفاده از ONNX در محیط برنامه‌نویسی #C

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع اجرای مدل‌های پیشرفته Florence-2 با استفاده از ONNX در محیط برنامه‌نویسی #C

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

موضوع میانی: پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی و بینایی (LLM & Vision Models Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های بینایی-زبانی
• 2. آشنایی با معماری مدل Florence-2
• 3. نصب و راه‌اندازی پیش‌نیازهای توسعه در محیط دات‌نت
• 4. مدیریت کتابخانه‌ها و بسته‌های مورد نیاز برای استنتاج
• 5. آشنایی با فرمت ONNX و مزایای آن در اجرای مدل‌ها
• 6. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در محیط CPU
• 7. تبدیل مدل‌های Florence-2 به فرمت ONNX برای استنتاج بهینه
• 8. بررسی ساختار داده‌ای و ورودی‌های مدل Florence-2
• 9. کار با کتابخانه Microsoft.ML.OnnxRuntime در زبان #C
• 10. مدیریت حافظه و تخصیص منابع برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. پیش‌پردازش تصاویر برای مدل‌های بینایی ماشین
• 12. تحلیل خروجی‌های مدل و تفسیر نتایج استنتاج
• 13. پیاده‌سازی توابع تبدیل متن به توکن در #C
• 14. استفاده از الگوریتم‌های رمزگشایی برای تولید متن توسط مدل
• 15. اجرای استنتاج در محیط Console Application
• 16. به‌کارگیری مدل Florence-2 برای وظیفه توصیف تصویر
• 17. استخراج متن از تصویر با استفاده از قابلیت OCR مدل
• 18. شناسایی اشیاء در تصویر و مختصات‌دهی با مدل
• 19. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی برای فراخوانی مدل
• 20. مدیریت خطاهای رایج در محیط استنتاج ONNX
• 21. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از قابلیت‌های Multithreading
• 22. بررسی مفاهیم Quantization برای کاهش حجم مدل
• 23. ارزیابی دقت مدل پس از تبدیل به فرمت ONNX
• 24. توسعه کلاس‌های کاربردی برای بارگذاری مدل
• 25. پیاده‌سازی معماری تمیز برای استقرار مدل در نرم‌افزار
• 26. تست و عیب‌یابی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 27. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های محلی
• 28. مستندسازی و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 29. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیری در استنتاج مدل‌های زبانی
• 30. پروژه نهایی: ساخت یک سامانه تحلیل تصویر هوشمند با #C