دوره بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری با استفاده از TPU برای کاربردهای هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری با استفاده از TPU برای کاربردهای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی

موضوع میانی: بهره‌برداری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 3. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 6. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
• 7. روش‌های گرادیان نزولی
• 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 9. تنظیم فراپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
• 10. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 11. انواع داده‌ها در هوش مصنوعی
• 12. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 13. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 14. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 15. نیاز به شتاب‌دهنده‌ها در محاسبات هوش مصنوعی
• 16. انواع شتاب‌دهنده‌ها: GPU, CPU, TPU
• 17. معرفی Google Cloud TPU
• 18. تاریخچه و تکامل TPU
• 19. معماری TPU: هسته Tensor
• 20. واحد پردازش تنسور (TPU Core)
• 21. واحد ارتباطات (Interconnect)
• 22. حافظه و پهنای باند در TPU
• 23. چرخه پردازش در TPU
• 24. مقایسه TPU با CPU و GPU
• 25. کاربرد TPU در استنتاج (Inference)
• 26. کاربرد TPU در آموزش (Training)
• 27. مفاهیم مدل‌سازی در TPU
• 28. تنظیم مدل برای TPU
• 29. بهینه‌سازی محاسبات تنسور در TPU
• 30. عملیات ماتریسی و تنسوری در TPU
• 31. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بر روی TPU
• 32. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
• 33. استفاده از TensorFlow/Keras با TPU
• 34. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی TPU
• 35. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با TPU
• 36. مدیریت حافظه در TPU
• 37. موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
• 38. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 39. موازی‌سازی ترکیبی
• 40. استفاده از TPU Pods برای مقیاس‌پذیری
• 41. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 42. Google Cloud Platform (GCP)
• 43. سرویس‌های GCP برای هوش مصنوعی
• 44. Virtual Machines (VMs) در GCP
• 45. Container Orchestration با Kubernetes (GKE)
• 46. ذخیره‌سازی داده‌ها در GCP
• 47. شبکه‌سازی در GCP
• 48. امنیت در GCP
• 49. مدیریت هزینه در GCP
• 50. بهینه‌سازی استفاده از TPU در GCP
• 51. انتخاب مناسب‌ترین نوع TPU
• 52. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
• 53. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی TPU
• 54. نظارت و پایش عملکرد مدل‌ها
• 55. بازآموزی مدل‌ها
• 56. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها برای استفاده از TPU
• 57. نکات امنیتی در استفاده از زیرساخت‌های ابری
• 58. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از خدمات ابری (با تأکید بر قوانین ایران)
• 59. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سرویس‌های ابری
• 60. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 61. اصول مهندسی سیستم در پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 62. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 63. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله با آن
• 64. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 65. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف (با تمرکز بر صنایع داخلی)
• 67. تحلیل داده‌های کلان در ایران
• 68. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های داخلی
• 69. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 70. بینایی ماشین برای کاربردهای داخلی
• 71. هوش مصنوعی در کشاورزی و تولید
• 72. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 73. هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
• 74. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
• 75. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 76. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 77. هوش مصنوعی در مدیریت شهری و خدمات عمومی
• 78. آینده هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی
• 79. روندهای نوظهور در سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
• 80. محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
• 81. هوش مصنوعی و محاسبات لبه (Edge Computing)
• 82. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 83. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 84. همکاری‌های علمی و پژوهشی در حوزه هوش مصنوعی
• 85. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشرفت هوش مصنوعی
• 86. ترویج فرهنگ استفاده صحیح از هوش مصنوعی
• 87. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی
• 88. سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی
• 89. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 91. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 92. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های هوش مصنوعی
• 93. ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 94. مدیریت تغییر در سازمان‌ها برای پذیرش هوش مصنوعی
• 95. راهبردهای نوآوری در حوزه هوش مصنوعی
• 96. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 97. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زیرساخت
• 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده با هوش مصنوعی
• 99. مدیریت منابع محاسباتی با رویکرد یادگیری تقویتی
• 100. مقیاس‌پذیری و کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی