اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسریع اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری تحت نظارت
• 5. یادگیری بدون نظارت
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. معماری مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. مفهوم بهینه‌سازی مدل
• 9. اهمیت بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 10. چالش‌های اجرای مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. نیازمندی‌های سخت‌افزاری برای اجرای مدل
• 12. نیازمندی‌های نرم‌افزاری برای اجرای مدل
• 13. معرفی Amazon SageMaker Neo
• 14. اهداف Amazon SageMaker Neo
• 15. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 16. نحوه عملکرد SageMaker Neo
• 17. فرایند کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 18. انتخاب کامپایلر مناسب
• 19. پارامترهای کامپایلر
• 20. مراحل کامپایل مدل
• 21. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
• 22. مدل‌های تنسور فلو
• 23. مدل‌های پای‌تورچ
• 24. مدل‌های کراس
• 25. مدل‌های اسکیت‌لرن
• 26. مدل‌های MXNet
• 27. مدل‌های ONNX
• 28. انتخاب سخت‌افزار هدف
• 29. پردازنده‌های CPU
• 30. پردازنده‌های GPU
• 31. پردازنده‌های تخصصی
• 32. تفاوت پردازنده‌های مختلف
• 33. معیارهای انتخاب سخت‌افزار هدف
• 34. اهمیت معماری سخت‌افزار
• 35. تاثیر معماری بر عملکرد
• 36. بهینه‌سازی برای معماری‌های خاص
• 37. فرایند استقرار مدل کامپایل شده
• 38. انتخاب محیط استقرار
• 39. استقرار بر روی دستگاه‌های لبه
• 40. استقرار بر روی سرورها
• 41. استقرار در محیط‌های ابری
• 42. ملاحظات امنیتی در استقرار
• 43. مدیریت نسخه مدل
• 44. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
• 45. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 46. تشخیص افت عملکرد
• 47. به‌روزرسانی مدل
• 48. مفهوم بهینه‌سازی زمان اجرا
• 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی زمان اجرا
• 50. کوچک‌سازی مدل
• 51. تقطیر دانش
• 52. کوانتیزاسیون مدل
• 53. شناسایی لایه‌های پرهزینه
• 54. حذف لایه‌های غیرضروری
• 55. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
• 56. استفاده از عملیات بهینه
• 57. موازی‌سازی محاسبات
• 58. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 59. بهینه‌سازی برای مصرف انرژی
• 60. کاهش مصرف حافظه
• 61. مدیریت داده‌ها در زمان اجرا
• 62. استفاده از فرمت‌های داده بهینه
• 63. فشرده‌سازی داده‌ها
• 64. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 65. اجرای مدل بر روی دستگاه‌های با منابع محدود
• 66. بهینه‌سازی برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 67. کاربرد SageMaker Neo در دستگاه‌های لبه
• 68. چالش‌های اجرای مدل بر روی دستگاه‌های لبه
• 69. راهکارهای SageMaker Neo برای دستگاه‌های لبه
• 70. ارزیابی تاثیر بهینه‌سازی
• 71. مقایسه عملکرد مدل قبل و بعد از بهینه‌سازی
• 72. اندازه‌گیری سرعت اجرا
• 73. اندازه‌گیری مصرف منابع
• 74. مثال‌های عملی از بهینه‌سازی مدل
• 75. بهینه‌سازی مدل تشخیص تصویر
• 76. بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی
• 77. بهینه‌سازی مدل پیش‌بینی سری زمانی
• 78. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل یادگیری عمیق
• 79. مراحل پیاده‌سازی در مطالعه موردی
• 80. نتایج و تحلیل مطالعه موردی
• 81. بهینه‌سازی مدل‌های سفارشی
• 82. نحوه پشتیبانی از مدل‌های سفارشی
• 83. محدودیت‌های SageMaker Neo
• 84. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 85. روندهای جدید در بهینه‌سازی
• 86. تاثیر هوش مصنوعی بر بهینه‌سازی
• 87. نقش SageMaker Neo در آینده
• 88. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی مدل
• 89. تاثیر بهینه‌سازی بر دسترسی‌پذیری
• 90. حفظ دقت مدل پس از بهینه‌سازی
• 91. ملاحظات مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 92. جمع‌بندی و نگاه به آینده