اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و بهینه‌سازی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های کلیدی
• 4. انتخاب تابع هزینه مناسب
• 5. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان نزولی
• 6. سرعت بخشیدن به همگرایی: گام یادگیری
• 7. تنظیم نرخ یادگیری پویا
• 8. اصلاح گام یادگیری: زمان‌بندی‌ها
• 9. بهینه‌سازهای پیشرفته: مومنتوم
• 10. بهینه‌سازهای پیشرفته: AdaGrad
• 11. بهینه‌سازهای پیشرفته: RMSprop
• 12. بهینه‌سازهای پیشرفته: Adam
• 13. مقایسه بهینه‌سازهای مختلف
• 14. تنظیم فراپارامترها: جستجوی شبکه‌ای
• 15. تنظیم فراپارامترها: جستجوی تصادفی
• 16. تنظیم فراپارامترها: بهینه‌سازی بیزی
• 17. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
• 18. اثرات نرمال‌سازی دسته‌ای بر آموزش
• 19. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
• 20. نرمال‌سازی گروهی (Group Normalization)
• 21. نرمال‌سازی خودکار (Self-Normalizing)
• 22. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 23. منظم‌سازی L1 و L2
• 24. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 25. تکنیک‌های منظم‌سازی: Dropout
• 26. تکنیک‌های منظم‌سازی: Data Augmentation
• 27. تنظیمات پیش‌رس (Early Stopping)
• 28. معماری‌های کلیدی در یادگیری عمیق
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 30. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 33. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
• 34. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
• 35. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 36. معماری‌های پیشرفته‌تر
• 37. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
• 38. بهینه‌سازی مدل‌های RNN و LSTM
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 40. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 41. کاهش ابعاد مدل (Model Pruning)
• 42. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 43. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 44. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 45. اصول یادگیری تقویتی
• 46. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 47. یادگیری عمیق با نظارت محدود
• 48. یادگیری بدون نظارت و خودنظارتی
• 49. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 50. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 51. بهینه‌سازی GANs
• 52. مدل‌های واگرا (Variational Autoencoders - VAEs)
• 53. بهینه‌سازی VAEs
• 54. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 55. ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 56. اخلاق در هوش مصنوعی و بهینه‌سازی مدل
• 57. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها
• 58. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 59. شفافیت و تفسیرپذیری مدل (Explainable AI - XAI)
• 60. تکنیک‌های XAI
• 61. ارزیابی عملکرد مدل
• 62. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
• 63. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
• 64. تحلیل خطا و اشکال‌زدایی مدل
• 65. پیاده‌سازی بهینه‌سازی مدل با PyTorch
• 66. پیاده‌سازی بهینه‌سازی مدل با TensorFlow
• 67. ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• 68. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
• 69. تکنیک‌های استقرار مدل (Model Deployment)
• 70. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
• 71. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 72. بهینه‌سازی مدل برای داده‌های حجیم
• 73. پردازش موازی و توزیع‌شده
• 74. استفاده از GPU و TPU
• 75. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 76. کاهش زمان آموزش مدل
• 77. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری مدل
• 78. بررسی موارد کاربردی در صنعت
• 79. بهینه‌سازی مدل در حوزه سلامت
• 80. بهینه‌سازی مدل در حوزه مالی
• 81. بهینه‌سازی مدل در حوزه تولید
• 82. بهینه‌سازی مدل در حوزه کسب‌وکار
• 83. چالش‌های عملی در بهینه‌سازی مدل
• 84. روندهای آینده در بهینه‌سازی مدل
• 85. هوش مصنوعی پایدار و سبز
• 86. مدل‌های کم‌مصرف
• 87. بهینه‌سازی برای یادگیری مداوم
• 88. تحولات اخیر در حوزه یادگیری عمیق
• 89. خلاصه و جمع‌بندی مباحث
• 90. مطالعات موردی پیشرفته
• 91. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
• 92. نکات تکمیلی در بهینه‌سازی مدل
• 93. مروری بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی نوین
• 94. آینده شغلی متخصصان بهینه‌سازی مدل
• 95. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق