اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo: بهینه‌سازی اندازه و عملکرد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AWS SageMaker Neo: بهینه‌سازی اندازه و عملکرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مقدمه بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق
• 6. مقدمه بر AWS SageMaker
• 7. قابلیت‌های AWS SageMaker
• 8. معرفی SageMaker Neo
• 9. مزایای SageMaker Neo
• 10. فرایند استقرار مدل با SageMaker Neo
• 11. مراحل آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
• 12. انواع چارچوب‌های یادگیری ماشین سازگار با SageMaker Neo
• 13. TensorFlow و SageMaker Neo
• 14. PyTorch و SageMaker Neo
• 15. MXNet و SageMaker Neo
• 16. Scikit-learn و SageMaker Neo
• 17. آماده‌سازی داده برای استقرار
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها
• 19. ویژگی‌سازی و مهندسی ویژگی
• 20. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 21. ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل
• 23. مدل‌های قابل حمل (Portable Models)
• 24. مفهوم بهینه‌سازی مدل
• 25. اهداف بهینه‌سازی: کاهش اندازه و افزایش سرعت
• 26. تکنیک‌های بهینه‌سازی اندازه مدل
• 27. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
• 28. هرس کردن مدل (Model Pruning)
• 29. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت اجرا
• 31. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
• 32. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 33. پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 34. پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
• 35. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 36. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 37. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 38. مدیریت چرخه عمر مدل
• 39. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
• 40. بازآموزی مدل‌ها
• 41. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته
• 43. معماری‌های مدل بهینه‌شده برای استقرار
• 44. استفاده از SageMaker Neo برای استقرار بر روی پلتفرم‌های مختلف
• 45. استقرار بر روی AWS IoT Greengrass
• 46. استقرار بر روی دستگاه‌های موبایل
• 47. استقرار بر روی کامپیوترهای شخصی
• 48. بهینه‌سازی مدل برای مصرف انرژی
• 49. ملاحظات اخلاقی در استقرار هوش مصنوعی
• 50. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 51. قابل تفسیر بودن مدل‌ها
• 52. تشخیص سوگیری در مدل‌ها
• 53. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 54. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 55. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای هوش مصنوعی در ایران
• 56. استانداردهای فنی در حوزه هوش مصنوعی
• 57. پروژه‌های عملی با SageMaker Neo
• 58. مطالعه موردی: استقرار مدل تشخیص تصویر
• 59. مطالعه موردی: استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
• 60. مطالعه موردی: استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
• 62. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی برای استقرار
• 63. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد مدل
• 64. عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 65. روش‌های ارزیابی مدل در محیط واقعی
• 66. مقایسه عملکرد مدل‌های بهینه‌شده و اولیه
• 67. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و نقش آن در هوش مصنوعی
• 68. خدمات ابری AWS برای یادگیری ماشین
• 69. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 70. روندهای نوظهور در بهینه‌سازی مدل
• 71. نقش هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌های دولتی
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در بخش خصوصی
• 74. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
• 75. راهکارهای بومی‌سازی فناوری هوش مصنوعی
• 76. نقش آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص
• 77. اهمیت همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 78. استانداردهای مدیریت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 79. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 80. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن و قابل اعتماد
• 81. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 82. مستندسازی فنی مدل‌ها و فرایندهای استقرار
• 83. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل‌ها
• 84. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 85. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
• 86. توسعه کاربردهای هوش مصنوعی برای دستیابی به خودکفایی
• 87. فناوری‌های نوین مرتبط با هوش مصنوعی
• 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کاربردهای آن
• 89. یادگیری فدرال (Federated Learning) و ملاحظات امنیتی آن
• 90. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهایشان (با رعایت چارچوب‌های اخلاقی)
• 91. هوش مصنوعی explainable (XAI)
• 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی ایمن (Safe AI)
• 93. اصول طراحی مدل‌های مسئولیت‌پذیر
• 94. تکنیک‌های کاهش خطرات احتمالی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 95. ارزیابی تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
• 96. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 97. توسعه ابزارهای بومی برای آموزش و استقرار هوش مصنوعی
• 98. اهمیت مشارکت نخبگان و متخصصان در پیشبرد هوش مصنوعی
• 99. راهکارهای ارتقاء سواد هوش مصنوعی در جامعه
• 100. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی در توسعه هوش مصنوعی