دوره مسیریابی هوشمند مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد بهینه در Foundry همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مسیریابی هوشمند مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد بهینه در Foundry

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و انتخاب مدل در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و علم داده در ایران
• 2. مبانی علم داده و کاربردهای آن
• 3. معرفی Foundry و اکوسیستم آن
• 4. مفهوم مسیریابی مدل در هوش مصنوعی
• 5. اهمیت انتخاب مدل بهینه
• 6. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی ایران
• 7. اصول حاکم بر داده‌ها در جمهوری اسلامی ایران
• 8. ملاحظات شرعی در پردازش داده‌ها
• 9. تعریف مسئله در مسیریابی مدل
• 10. شناسایی انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 12. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل
• 13. روش‌های متداول انتخاب مدل
• 14. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 15. معرفی Foundry Model Router
• 16. معماری Foundry Model Router
• 17. قابلیت‌های کلیدی Foundry Model Router
• 18. نصب و راه‌اندازی Foundry Model Router
• 19. پیکربندی اولیه Foundry Model Router
• 20. اتصال به منابع داده در Foundry
• 21. تعریف مجموعه‌های داده برای آموزش
• 22. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌ها
• 23. پیش‌پردازش داده‌ها در Foundry
• 24. مهندسی ویژگی با رویکرد ایرانی
• 25. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 26. آموزش مدل‌های پایه
• 27. ارزیابی مدل‌های پایه
• 28. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 29. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 30. روش‌های انتخاب مدل مبتنی بر اعتبارسنجی
• 31. معرفی Foundry Model Router API
• 32. استفاده از Foundry Model Router برای انتخاب مدل
• 33. مسیریابی خودکار مدل‌ها
• 34. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 35. ردیابی آزمایش‌های مدل (Experiment Tracking)
• 36. مقایسه عملکرد مدل‌ها در Foundry
• 37. تصمیم‌گیری مبتنی بر معیارهای ترکیبی
• 38. پیاده‌سازی منطق کسب‌وکار در انتخاب مدل
• 39. ملاحظات اقتصادی در انتخاب مدل
• 40. هزینه‌های آموزش و استقرار مدل
• 41. تأثیر مدل انتخابی بر هزینه‌ها
• 42. مدل‌های توضیحی (Explainable AI) در Foundry
• 43. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در Foundry
• 44. امنیت داده‌ها در Foundry Model Router
• 45. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 46. پروتکل‌های امنیتی در Foundry
• 47. مستندسازی فرآیند انتخاب مدل
• 48. گزارش‌دهی عملکرد مدل‌ها
• 49. بهینه‌سازی فرآیند یادگیری ماشین
• 50. مسیریابی مدل برای کاربردهای مختلف
• 51. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. کاربرد در تحلیل پیش‌بینانه
• 53. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
• 54. کاربرد در بینایی ماشین
• 55. کاربرد در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 56. کاربرد در حوزه سلامت با رعایت پروتکل‌ها
• 57. کاربرد در حوزه مالی با چارچوب بانکداری اسلامی
• 58. کاربرد در حوزه کشاورزی پایدار
• 59. کاربرد در حوزه انرژی
• 60. کاربرد در حوزه حمل‌ونقل هوشمند
• 61. ملاحظات استقرار مدل‌های انتخاب شده
• 62. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 63. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
• 64. بازآموزی مدل‌ها
• 65. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 66. ابزارهای MLOps در Foundry
• 67. ادغام Foundry Model Router با سایر ابزارها
• 68. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 69. بهبود مستمر فرآیند انتخاب مدل
• 70. مطالعات موردی موفق در ایران
• 71. تجربیات عملیاتی با Foundry Model Router
• 72. آینده مسیریابی هوشمند مدل‌ها
• 73. روندهای نوظهور در انتخاب مدل
• 74. نقش هوش مصنوعی مولد در انتخاب مدل
• 75. فناوری‌های جدید در Foundry
• 76. توسعه سفارشی در Foundry Model Router
• 77. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 78. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 79. توسعه مهارت‌های علم داده در ایران
• 80. اخلاق حرفه‌ای در علم داده
• 81. نقش شورای عالی انقلاب فرهنگی در هدایت علم داده
• 82. چارچوب‌های نظارتی بر هوش مصنوعی
• 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 84. مبانی فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
• 85. راهنمای عملی برای مهندسان علم داده
• 86. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی پایدار
• 87. مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 88. نمونه‌های موفق بومی‌سازی فناوری
• 89. بررسی نقش Foundry در اکوسیستم نوآوری ایران
• 90. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده