اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری با رویکرد بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری با رویکرد بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ایران
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای سامانه های آموزشی
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مراحل چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
• 5. اهمیت استقرار و بهینه‌سازی مدل‌ها
• 6. معرفی پلتفرم‌های ابری برای توسعه هوش مصنوعی
• 7. ملاحظات قانونی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
• 8. آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال در ایران
• 9. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوری
• 10. حدود شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
• 11. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
• 12. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy و Pandas
• 13. مقدمه‌ای بر NumPy برای پردازش داده
• 14. کار با آرایه‌ها و عملیات برداری در NumPy
• 15. آشنایی با Pandas برای تحلیل داده
• 16. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 17. عملیات پایه روی DataFrame
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 20. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 21. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
• 22. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 23. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 24. درخت‌های تصمیم و قوانین استنتاج
• 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 26. خوشه‌بندی K-Means
• 27. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 28. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 29. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 34. کاربرد LLMs در تولید محتوا و تحلیل متن
• 35. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
• 36. مباحث فقهی مرتبط با هوش مصنوعی
• 37. احکام شرعی در خصوص استفاده از داده‌ها
• 38. کلام اسلامی و مباحث فلسفی هوش مصنوعی
• 39. عرفان اسلامی و ابعاد معنوی هوش مصنوعی
• 40. اصول اقتصاد اسلامی در توسعه فناوری
• 41. بانکداری بدون ربا در عصر دیجیتال
• 42. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها (سازگار)
• 43. مبانی روابط انسانی در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
• 44. روانشناسی ازدواج مبتنی بر ارزش‌های اسلامی
• 45. تکنیک‌های ارتباط موثر در خانواده
• 46. ملاحظات تاریخی در توسعه فناوری در ایران
• 47. سیاست‌گذاری فناوری اطلاعات و ارتباطات در ایران
• 48. روابط بین‌الملل در حوزه فناوری و هوش مصنوعی
• 49. اصول علمی در علوم پزشکی و دارویی
• 50. پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 51. ملاحظات روانپزشکی و سلامت روان
• 52. معرفی TensorFlow و Keras
• 53. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با Keras
• 54. استفاده از لایه‌های مختلف در شبکه‌های عصبی
• 55. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 56. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 57. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 58. اهمیت بهینه‌سازی مدل برای محیط‌های عملیاتی
• 59. روش‌های مختلف بهینه‌سازی مدل
• 60. فشرده‌سازی مدل و کاهش حجم آن
• 61. کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل
• 62. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 63. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای استقرار
• 64. معرفی سرویس‌های ابری مرتبط با هوش مصنوعی (با رویکرد بومی)
• 65. اصول معماری میکروسرویس‌ها
• 66. استقرار مدل به عنوان سرویس API
• 67. مدیریت چرخه عمر مدل در محیط ابری
• 68. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 69. بررسی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 70. کاربرد مدل‌های بهینه‌شده در سناریوهای عملیاتی
• 71. تحلیل داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی
• 72. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون
• 73. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری ماشین
• 74. تشخیص الگو در داده‌های تصویری
• 75. کاربرد مدل‌های بهینه‌شده در صنعت (با رویکرد بومی)
• 76. کاربرد مدل‌های بهینه‌شده در خدمات (با رویکرد بومی)
• 77. کاربرد مدل‌های بهینه‌شده در کشاورزی (با رویکرد بومی)
• 78. کاربرد مدل‌های بهینه‌شده در سلامت (با رویکرد بومی)
• 79. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 80. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها در برابر حملات (سازگار)
• 81. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی امن و قابل اعتماد
• 82. مستندسازی فنی مدل‌ها و فرآیند استقرار
• 83. آموزش کاربران نهایی برای استفاده از سیستم‌ها
• 84. ارزیابی بازخورد کاربران و بهبود مستمر
• 85. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 86. تکنیک‌های prune کردن شبکه‌های عصبی
• 87. استفاده از Knowledge Distillation
• 88. معماری‌های مدل کارآمد (Efficient Architectures)
• 89. تکنیک‌های خودکارسازی در فرآیند استقرار (MLOps)
• 90. اصول DevOps در مهندسی یادگیری ماشین
• 91. مدیریت پیکربندی و زیرساخت
• 92. تست و اعتبارسنجی خودکار مدل‌ها
• 93. ملاحظات قانونی و اخلاقی در کاربردهای نهایی
• 94. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 95. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 96. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 97. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ایران