اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی شتابدهی به پروژههای هوش مصنوعی با استفاده از مدلهای آماده و بهینه در پلتفرم Vertex AI
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره شتابدهی به پروژههای هوش مصنوعی با استفاده از مدلهای آماده و بهینه در پلتفرم Vertex AI
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: توسعه و استقرار مدلهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. مبانی یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین: داده، ویژگی، مدل
- 5. فرایند کلی توسعه مدل یادگیری ماشین
- 6. معرفی پلتفرم Vertex AI
- 7. مزایای استفاده از مدلهای آماده (Model Garden)
- 8. مراحل استفاده از Model Garden
- 9. جستجو و انتخاب مدل مناسب در Model Garden
- 10. مدلهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در Model Garden
- 11. مدلهای بینایی ماشین (Computer Vision) در Model Garden
- 12. مدلهای یادگیری تقویتی (RL) در Model Garden
- 13. مدلهای پیشنهاددهنده (Recommender Systems) در Model Garden
- 14. مدلهای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در Model Garden
- 15. مدلهای پیشبینی سری زمانی (Time Series Forecasting) در Model Garden
- 16. مدلهای پردازش گفتار (Speech Processing) در Model Garden
- 17. مدلهای ترجمه ماشینی (Machine Translation) در Model Garden
- 18. مدلهای خلاصهسازی متن (Text Summarization) در Model Garden
- 19. مدلهای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در Model Garden
- 20. مدلهای تشخیص اشیاء (Object Detection) در Model Garden
- 21. مدلهای طبقهبندی تصاویر (Image Classification) در Model Garden
- 22. مدلهای تقسیمبندی تصاویر (Image Segmentation) در Model Garden
- 23. مدلهای تولید تصویر (Image Generation) در Model Garden
- 24. مدلهای تشخیص چهره (Face Detection) در Model Garden
- 25. مدلهای تشخیص متن (OCR) در Model Garden
- 26. مدلهای تولید متن (Text Generation) در Model Garden
- 27. مدلهای پاسخگویی به پرسش (Question Answering) در Model Garden
- 28. مدلهای طبقهبندی متن (Text Classification) در Model Garden
- 29. مدلهای استخراج اطلاعات (Information Extraction) در Model Garden
- 30. مدلهای تشخیص گفتار (Speech Recognition) در Model Garden
- 31. مدلهای سنتز گفتار (Text-to-Speech) در Model Garden
- 32. مدلهای پردازش ویدئو (Video Processing) در Model Garden
- 33. مدلهای تحلیل گراف (Graph Analytics) در Model Garden
- 34. مدلهای پردازش دادههای ساختاریافته (Structured Data) در Model Garden
- 35. مدلهای پردازش دادههای غیرساختاریافته (Unstructured Data) در Model Garden
- 36. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 37. حریم خصوصی دادهها در هوش مصنوعی
- 38. امنیت مدلهای هوش مصنوعی
- 39. قابلیت تفسیرپذیری مدلها (Explainable AI)
- 40. استقرار مدلهای هوش مصنوعی در Vertex AI
- 41. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
- 42. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
- 43. ارزیابی عملکرد مدل
- 44. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
- 45. عیبیابی و بهبود مدلهای هوش مصنوعی
- 46. بهینهسازی مدلها برای استقرار
- 47. استقرار مدلها در محیطهای تولیدی
- 48. نظارت بر عملکرد مدلهای مستقر شده
- 49. بروزرسانی و بازآموزی مدلها
- 50. استفاده از دادههای واقعی برای آموزش
- 51. مدیریت نسخههای مدل
- 52. یکپارچهسازی مدلها با برنامههای کاربردی
- 53. ملاحظات امنیتی در استقرار مدلها
- 54. مدیریت دسترسی به مدلها
- 55. مقیاسپذیری استقرار مدلها
- 56. استفاده از GPU و TPU برای آموزش و استقرار
- 57. بهینهسازی هزینهها در Vertex AI
- 58. مقدمهای بر یادگیری عمیق
- 59. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 60. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 61. ترانسفورمرها (Transformers)
- 62. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 63. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
- 64. آموزش LLMs با استفاده از Vertex AI
- 65. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
- 66. کاربرد LLMs در تولید محتوا
- 67. کاربرد LLMs در ترجمه و خلاصهسازی
- 68. کاربرد LLMs در پاسخگویی به پرسش
- 69. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
- 70. کاربرد LLMs در تشخیص ناهنجاری
- 71. کاربرد LLMs در سیستمهای پیشنهاددهنده
- 72. کاربرد LLMs در پردازش تصاویر
- 73. کاربرد LLMs در پردازش ویدئو
- 74. کاربرد LLMs در پردازش گفتار
- 75. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از LLMs
- 76. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
- 77. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 78. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
- 79. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
- 80. هوش مصنوعی اخلاقی
- 81. هوش مصنوعی مسئولیتپذیر
- 82. هوش مصنوعی قابل اعتماد
- 83. هوش مصنوعی برای توسعه پایدار
- 84. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
- 85. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
- 86. هوش مصنوعی در حوزه آموزش
- 87. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
- 88. هوش مصنوعی در حوزه صنعت
- 89. هوش مصنوعی در حوزه مالی
- 90. هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
- 91. هوش مصنوعی در حوزه خدمات
- 92. هوش مصنوعی در حوزه محیط زیست
- 93. هوش مصنوعی در حوزه امنیت
- 94. هوش مصنوعی در حوزه پژوهش
- 95. هوش مصنوعی در حوزه هنر
- 96. هوش مصنوعی در حوزه علوم
- 97. هوش مصنوعی در حوزه مهندسی
- 98. هوش مصنوعی در حوزه مدیریت
- 99. هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
- 100. هوش مصنوعی در حوزه سازمانهای دولتی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.