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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در ایران
• 3. فرهنگ و ارزش‌های اسلامی در فناوری
• 4. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 5. چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی در ایران
• 6. آشنایی با پلتفرم‌های ابری امن
• 7. مفاهیم کلیدی Amazon SageMaker
• 8. معرفی SageMaker Neo
• 9. مزایای بهینه‌سازی مدل
• 10. اهمیت بهینه‌سازی مدل در ایران
• 11. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. ساختار مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌ها
• 14. آماده‌سازی داده‌ها در چارچوب ایران
• 15. انتخاب مدل مناسب
• 16. آموزش مدل‌های پایه
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های اولیه
• 18. تنظیم پارامترهای مدل
• 19. تنظیمات مدل برای SageMaker
• 20. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
• 21. چرخه عمر مدل در SageMaker
• 22. معرفی SageMaker Neo برای استقرار
• 23. فرآیند کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 24. انتخاب پلتفرم هدف برای کامپایل
• 25. سازگاری SageMaker Neo با سخت‌افزارهای رایج
• 26. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 27. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 28. کاهش حجم مدل بدون افت دقت
• 29. تاثیر فشرده‌سازی بر عملکرد
• 30. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
• 31. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 32. روش‌های استقرار مدل
• 33. استقرار در لبه (Edge Deployment)
• 34. ملاحظات امنیتی در استقرار لبه
• 35. استقرار در محیط‌های ابری
• 36. استقرار در سرویس‌های ابری داخلی
• 37. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 38. شناسایی و رفع اشکال مدل‌ها
• 39. بررسی انطباق مدل با قوانین
• 40. مدیریت نسخه‌های مدل
• 41. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 42. استراتژی‌های نگهداری مدل
• 43. ملاحظات اقتصادی در استقرار
• 44. کاهش هزینه‌های عملیاتی با بهینه‌سازی
• 45. بازگشت سرمایه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 46. مطالعات موردی استقرار موفق
• 47. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
• 49. استقرار مدل‌های تشخیص تصویر
• 50. مدل‌های پیش‌بینی در چارچوب اسلامی
• 51. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
• 52. هوش مصنوعی در سلامت با رعایت موازین
• 53. هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
• 54. هوش مصنوعی در آموزش مجازی
• 55. هوش مصنوعی و مدیریت منابع
• 56. ملاحظات فرهنگی در استقرار هوش مصنوعی
• 57. رابط کاربری و تجربه کاربری مدل‌ها
• 58. طراحی رابط کاربری ایمن
• 59. اصول طراحی تجربه کاربری در ایران
• 60. ارزیابی تاثیر اجتماعی مدل‌ها
• 61. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 62. چارچوب‌های اخلاقی در الگوریتم‌ها
• 63. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 64. امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 65. انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها
• 66. استفاده از داده‌های نمونه در آموزش
• 67. تولید داده‌های مصنوعی امن
• 68. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 69. سناریوهای تست مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 70. مدیریت ریسک در استقرار مدل
• 71. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 72. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 73. آینده هوش مصنوعی در ایران
• 74. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین
• 75. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 76. راهکارها و نوآوری‌ها
• 77. هوش مصنوعی و حکمرانی داده
• 78. اصول حاکمیت داده در ایران
• 79. پلتفرم‌های داخلی هوش مصنوعی
• 80. همکاری با مراکز علمی و پژوهشی
• 81. استانداردهای فنی در هوش مصنوعی
• 82. کیفیت و قابلیت اطمینان مدل‌ها
• 83. مدیریت چرخه عمر مدل کامل
• 84. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 85. مباحث پیشرفته در SageMaker Neo
• 86. استقرار مدل‌های پیچیده
• 87. بهینه‌سازی مدل‌های عمیق
• 88. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 89. آموزش فدرال (Federated Learning)
• 90. حفظ حریم خصوصی در آموزش فدرال
• 91. یادگیری تقویتی
• 92. کاربرد یادگیری تقویتی در ایران
• 93. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
• 94. هوش مصنوعی مولد
• 95. چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی مولد
• 96. کاربردهای اخلاقی هوش مصنوعی مولد
• 97. امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 98. نقش هوش مصنوعی در امنیت ملی
• 99. مبانی امنیت اطلاعات
• 100. انواع حملات سایبری و دفاع