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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ایران
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. مروری بر مدل‌های رایج یادگیری ماشین
• 6. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایران
• 7. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها در یادگیری ماشین
• 8. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. معرفی Amazon SageMaker Neo
• 10. اهداف دوره: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها
• 11. نصب و راه‌اندازی SageMaker
• 12. محیط توسعه SageMaker Studio
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 14. مفهوم بهینه‌سازی مدل
• 15. چرا بهینه‌سازی مدل مهم است؟
• 16. تأثیر بهینه‌سازی بر سرعت و هزینه
• 17. انواع بهینه‌سازی مدل
• 18. بهینه‌سازی سخت‌افزاری
• 19. بهینه‌سازی نرم‌افزاری
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 21. فشرده‌سازی مدل
• 22. کوانتیزاسیون مدل
• 23. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 24. کاهش ابعاد مدل
• 25. استفاده از کامپایلرهای تخصصی
• 26. معرفی کامپایلر Apache TVM
• 27. کاربرد TVM در بهینه‌سازی مدل
• 28. نحوه استفاده از TVM در SageMaker
• 29. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 30. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 31. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 32. کوانتیزاسیون دینامیک
• 33. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
• 34. فشرده‌سازی مدل با استفاده از هرس کردن (Pruning)
• 35. هرس کردن ساختاریافته
• 36. هرس کردن غیرساختاریافته
• 37. کاربرد هرس کردن در شبکه‌های عصبی
• 38. مراحل پیاده‌سازی هرس کردن
• 39. استفاده از ابزارهای SageMaker برای فشرده‌سازی
• 40. معرفی SageMaker Neo
• 41. قابلیت‌های SageMaker Neo
• 42. نحوه کار SageMaker Neo
• 43. فرآیند کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 44. پشتیبانی SageMaker Neo از فریم‌ورک‌های مختلف
• 45. TensorFlow و SageMaker Neo
• 46. PyTorch و SageMaker Neo
• 47. MXNet و SageMaker Neo
• 48. Scikit-learn و SageMaker Neo
• 49. مدل‌های سفارشی و SageMaker Neo
• 50. آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
• 51. مراحل کامپایل مدل
• 52. انتخاب پلتفرم هدف
• 53. انتخاب بهینه‌سازها
• 54. تنظیمات کامپایل
• 55. اجرای فرآیند کامپایل
• 56. بررسی نتایج کامپایل
• 57. استقرار مدل بهینه‌شده
• 58. ساخت Endpoint در SageMaker
• 59. تنظیمات Endpoint
• 60. استقرار مدل بهینه‌شده بر روی Endpoint
• 61. تست مدل مستقر شده
• 62. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 63. مدیریت Endpoint
• 64. به‌روزرسانی مدل
• 65. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل اصلی
• 66. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 67. دقت، سرعت، مصرف حافظه
• 68. کاربرد SageMaker Neo در سناریوهای واقعی
• 69. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
• 70. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 72. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 73. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 74. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 75. امنیت Endpoint
• 76. مدیریت دسترسی‌ها
• 77. رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در استقرار مدل‌ها
• 78. استفاده از منابع محاسباتی داخلی
• 79. امنیت سایبری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 81. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 82. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 83. مروری بر آموخته‌های دوره
• 84. منابع بیشتر برای یادگیری
• 85. کاربرد نهایی SageMaker Neo در پروژه‌های عملی
• 86. پیشرفت‌های آینده در بهینه‌سازی مدل
• 87. نقش هوش مصنوعی در توسعه پایدار کشور
• 88. چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 89. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 90. فرصت‌های همکاری با مراکز علمی و صنعتی
• 91. ارتباط با متخصصان حوزه هوش مصنوعی
• 92. مشارکت در پروژه‌های تحقیقاتی
• 93. توسعه ابزارهای بومی برای هوش مصنوعی
• 94. اهمیت داده‌های با کیفیت در ایران
• 95. راهکارهای افزایش کیفیت داده‌ها
• 96. نقش آموزش و فرهنگ‌سازی در پذیرش هوش مصنوعی
• 97. تأثیر هوش مصنوعی بر ارتقاء سطح زندگی
• 98. نگاهی به آینده هوش مصنوعی در ایران
• 99. پتانسیل‌های ناشناخته هوش مصنوعی
• 100. تشویق به نوآوری در حوزه هوش مصنوعی