دوره عملیاتی‌سازی شبکه‌های عصبی برای مقیاس بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره عملیاتی‌سازی شبکه‌های عصبی برای مقیاس بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 2. اصول یادگیری ماشین
• 3. انواع شبکه‌های عصبی
• 4. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 6. آماده‌سازی داده‌های متنی
• 7. آماده‌سازی داده‌های تصویری
• 8. آماده‌سازی داده‌های صوتی
• 9. تنظیم ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 11. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 12. تنظیم‌کننده‌ها و روش‌های منظم‌سازی
• 13. یادگیری انتقالی و پیش‌آموزش مدل‌ها
• 14. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 15. مدل‌های زبانی آماری
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 18. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 20. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 21. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 22. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 23. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 24. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
• 25. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 26. معماری‌های پیشرفته CNN (ResNet, VGG)
• 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص اشیاء
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تقسیم‌بندی تصاویر
• 29. تولید و پردازش تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 30. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 31. شبکه‌های مولد واگرا (VAE)
• 32. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش صوت
• 33. مدل‌های تشخیص گفتار
• 34. مدل‌های تولید گفتار
• 35. پردازش سیگنال صوتی با شبکه‌های عصبی
• 36. شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
• 37. مبانی یادگیری تقویتی
• 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
• 39. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 40. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 41. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 42. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 43. شبکه‌های عصبی برای داده‌های سری زمانی
• 44. پیش‌بینی سری‌های زمانی با LSTM
• 45. مدل‌سازی داده‌های پانل
• 46. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل مالی
• 47. تحلیل ریسک اعتباری با شبکه‌های عصبی
• 48. پیش‌بینی قیمت سهام با شبکه‌های عصبی
• 49. تشخیص تقلب با شبکه‌های عصبی
• 50. کاربرد شبکه‌های عصبی در سلامت
• 51. تشخیص بیماری با تصاویر پزشکی
• 52. تحلیل داده‌های ژنتیکی با شبکه‌های عصبی
• 53. مدل‌سازی دارو و کشف مولکول
• 54. کاربرد شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. فیلترینگ مشارکتی با شبکه‌های عصبی
• 56. مدل‌های مبتنی بر محتوا
• 57. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 58. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش گراف
• 59. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 60. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 61. کاربرد GNN در شیمی محاسباتی
• 62. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. مقیاس‌پذیری شبکه‌های عصبی
• 64. پردازش توزیع‌شده و موازی
• 65. استفاده از GPU و TPU
• 66. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عصبی
• 67. مدیریت و استقرار مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 68. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 69. ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 70. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 71. استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های لبه
• 72. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 73. روش‌های کوانتیزاسیون و هرس کردن
• 74. فشرده‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 75. امنیت در شبکه‌های عصبی
• 76. حملات متخاصم و دفاع در برابر آن‌ها
• 77. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 78. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
• 79. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 80. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای هوش مصنوعی در ایران
• 81. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 82. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 83. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی انسان‌محور
• 84. آینده پژوهی در حوزه شبکه‌های عصبی
• 85. روندهای جدید در یادگیری عمیق
• 86. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
• 87. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 88. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 89. شبکه‌های عصبی بیولوژیکی و الهام از مغز
• 90. کاربرد شبکه‌های عصبی در علوم داده کلان
• 91. تحلیل داده‌های حجیم با شبکه‌های عصبی
• 92. استخراج دانش از داده‌های عظیم
• 93. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده
• 94. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری عمیق
• 95. تکامل مدل‌های عصبی برای وظایف پیچیده
• 96. طراحی مدل‌های بهینه برای منابع محدود
• 97. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در مقیاس بزرگ
• 98. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
• 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده