دوره زیرساخت‌های محاسباتی هوش مصنوعی با تمرکز بر پردازنده‌های گرافیکی (GPU) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زیرساخت‌های محاسباتی هوش مصنوعی با تمرکز بر پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: زیرساخت‌های ابری و محاسبات پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 3. معماری و اجزای GPU
• 4. تاریخچه و تکامل GPU
• 5. کاربردهای GPU در محاسبات علمی
• 6. مفاهیم پایه محاسبات ابری
• 7. انواع مدل‌های رایانش ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 8. زیرساخت‌های فیزیکی مراکز داده
• 9. شبکه‌بندی در مراکز داده
• 10. ذخیره‌سازی داده در ابر
• 11. مدیریت منابع در محیط ابری
• 12. مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری در ابر
• 13. بسترهای ابری رایج (AWS, Azure, GCP)
• 14. معرفی سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 15. GPU در سرویس‌های ابری
• 16. مدل‌های قیمت‌گذاری منابع ابری
• 17. بهینه‌سازی هزینه‌ها در ابر
• 18. مقدمه‌ای بر سخت‌افزار هوش مصنوعی
• 19. پردازنده‌های تخصصی هوش مصنوعی (TPU, NPU)
• 20. مقایسه GPU با سایر پردازنده‌ها
• 21. نقش GPU در آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
• 22. مفاهیم پایه یادگیری عمیق
• 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 25. ترنسفورمرها و معماری‌های جدید
• 26. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 27. نصب و پیکربندی TensorFlow
• 28. نصب و پیکربندی PyTorch
• 29. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی GPU
• 30. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. توزیع آموزش مدل‌ها بر روی چندین GPU
• 32. محاسبات موازی و توزیع‌شده
• 33. فریم‌ورک‌های محاسبات توزیع‌شده (MPI, OpenMP)
• 34. اکوسیستم نرم‌افزاری هوش مصنوعی
• 35. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های AI
• 36. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد GPU
• 37. ردیابی و پروفایلینگ اجرای کد
• 38. کاربرد GPU در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 39. کاربرد GPU در بینایی ماشین
• 40. کاربرد GPU در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. کاربرد GPU در رباتیک
• 42. کاربرد GPU در شبیه‌سازی‌های علمی
• 43. کاربرد GPU در تحلیل داده‌های بزرگ
• 44. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 45. مدیریت دسترسی به منابع GPU
• 46. پروتکل‌های امنیتی در شبکه‌های ابری
• 47. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 48. نظارت و شناسایی تهدیدات امنیتی
• 49. مباحث حقوقی و مالکیت معنوی در AI
• 50. استانداردهای حاکمیتی در هوش مصنوعی
• 51. پایبندی به قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 52. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 53. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 54. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 55. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 56. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های AI
• 57. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 58. حریم خصوصی و حفاظت از اطلاعات
• 59. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
• 60. آینده زیرساخت‌های محاسباتی AI
• 61. روندهای نوظهور در سخت‌افزار AI
• 62. پردازش لبه (Edge Computing)
• 63. محاسبات کوانتومی و ارتباط آن با AI
• 64. فناوری‌های نوین در مراکز داده
• 65. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 66. استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر در ابر
• 67. مدیریت چرخه عمر منابع ابری
• 68. اتوماسیون در مدیریت زیرساخت‌های ابری
• 69. استقرار مداوم و تحویل مداوم (CI/CD)
• 70. روش‌های چابک در توسعه نرم‌افزار AI
• 71. ارزیابی و انتخاب ارائه‌دهندگان خدمات ابری
• 72. مذاکره قراردادهای ابری
• 73. مدیریت ریسک در مهاجرت به ابر
• 74. مقاومت در برابر خطا و بازیابی فاجعه
• 75. گواهینامه‌های امنیتی در خدمات ابری
• 76. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با ابر AI
• 77. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های ابری
• 78. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه AI
• 79. فرهنگ سازمانی در پذیرش فناوری‌های ابری
• 80. نقش متخصصان زیرساخت در عصر AI
• 81. آینده شغلی در حوزه زیرساخت‌های ابری
• 82. همکاری بین‌المللی در توسعه استانداردهای AI
• 83. نقش نهادهای نظارتی در اکوسیستم AI
• 84. مسائل مربوط به داده‌های ملی در ابر
• 85. امنیت داده‌های حساس در سرویس‌های ابری
• 86. ملاحظات بومی‌سازی فناوری‌های AI
• 87. توسعه زیرساخت‌های ابری داخلی
• 88. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان در حوزه AI
• 89. نقش دانشگاه‌ها در تربیت نیروی متخصص AI
• 90. ارتباط صنعت و دانشگاه در پیشبرد AI
• 91. پژوهش‌های کاربردی در حوزه زیرساخت‌های AI
• 92. نوآوری در معماری‌های سخت‌افزاری AI
• 93. فناوری‌های ذخیره‌سازی نوین برای AI
• 94. شبکه‌های پرسرعت برای پردازش توزیع‌شده AI
• 95. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای سخت‌افزار AI
• 96. چالش‌های استقرار AI در مقیاس بزرگ
• 97. مدیریت داده‌های حجیم و متنوع در AI
• 98. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 99. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 100. کاربرد GPU در پردازش گراف و شبکه‌های اجتماعی