اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Neo

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی مدل
• 3. اهمیت بهینه‌سازی برای استقرار
• 4. معرفی Amazon SageMaker Neo
• 5. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 6. پایه و اساس SageMaker Neo
• 7. نحوه عملکرد SageMaker Neo
• 8. معماری SageMaker Neo
• 9. مراحل بهینه‌سازی با SageMaker Neo
• 10. انتخاب چارچوب یادگیری ماشین مناسب
• 11. پشتیبانی SageMaker Neo از چارچوب‌ها
• 12. آماده‌سازی مدل برای بهینه‌سازی
• 13. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
• 14. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی
• 15. انتخاب سخت‌افزار هدف
• 16. انواع سخت‌افزارهای پشتیبانی شده
• 17. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های CPU
• 18. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های GPU
• 19. بهینه‌سازی برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 20. فشرده‌سازی مدل
• 21. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 22. کوانتیزاسیون هشت بیتی
• 23. کوانتیزاسیون شانزده بیتی
• 24. کوانتیزاسیون مختلط
• 25. تبدیل مدل به فرمت بهینه‌شده
• 26. مراحل کامپایل مدل
• 27. خروجی کامپایلر SageMaker Neo
• 28. استقرار مدل بهینه‌شده
• 29. استقرار بر روی SageMaker Endpoints
• 30. استقرار بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 31. استقرار بر روی سرورهای سفارشی
• 32. مدیریت مدل‌های بهینه‌شده
• 33. نظارت بر عملکرد مدل مستقر
• 34. بهبود مداوم مدل‌ها
• 35. نمونه‌های عملیاتی SageMaker Neo
• 36. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
• 37. کاربرد در بینایی ماشین
• 38. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 39. کاربرد در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 40. کاربرد در تشخیص ناهنجاری
• 41. کاربرد در رباتیک
• 42. کاربرد در خودروهای خودران
• 43. کاربرد در دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 44. کاربرد در سیستم‌های تشخیص پزشکی
• 45. کاربرد در تحلیل ریسک مالی
• 46. مقایسه SageMaker Neo با روش‌های دیگر
• 47. مزایای رقابتی SageMaker Neo
• 48. محدودیت‌های SageMaker Neo
• 49. بهترین شیوه‌ها در استفاده از SageMaker Neo
• 50. نکات امنیتی در استقرار مدل
• 51. مدیریت هزینه‌ها در SageMaker Neo
• 52. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی
• 53. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 54. آینده بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
• 55. توسعه‌های آتی SageMaker Neo
• 56. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت تکنولوژی
• 57. مبانی یادگیری ماشین
• 58. انواع یادگیری ماشین
• 59. یادگیری نظارت شده
• 60. یادگیری نظارت نشده
• 61. یادگیری تقویتی
• 62. یادگیری عمیق
• 63. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 64. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 65. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 67. ترانسفورمرها
• 68. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 69. تنظیم ابرپارامترها
• 70. اعتبارسنجی متقابل
• 71. تنظیم‌گرهای بهینه (Optimizers)
• 72. توابع زیان (Loss Functions)
• 73. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 74. تنظیم‌گرهای منظم‌سازی (Regularization)
• 75. قطع کردن آموزش (Early Stopping)
• 76. افزایش داده (Data Augmentation)
• 77. ارزیابی عملکرد مدل
• 78. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 79. دقت (Accuracy)
• 80. صحت (Precision)
• 81. بازیابی (Recall)
• 82. امتیاز F1
• 83. منحنی ROC و AUC
• 84. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
• 85. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 86. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 87. خطای میانگین مطلق (MAE)
• 88. ضریب تعیین (R-squared)
• 89. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 90. چالش‌های استقرار مدل
• 91. پایپ‌لاین‌های استقرار مدل
• 92. استقرار به عنوان سرویس (SaaS)
• 93. استقرار بر روی دستگاه‌های لبه
• 94. بهینه‌سازی برای محیط‌های محدود
• 95. مصرف انرژی و منابع
• 96. پایداری و قابلیت اطمینان
• 97. مدیریت چرخه عمر مدل
• 98. مستندسازی مدل‌ها
• 99. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 100. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی