فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و مولفه‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و مولفه‌های کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های مقیاس‌پذیر

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی اجزای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 2. مبانی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 3. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. اصول طراحی سیستم‌های کلان داده
• 5. مفاهیم یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 6. معماری‌های یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر
• 7. پردازش زبان طبیعی مقیاس‌پذیر
• 8. بینایی ماشین مقیاس‌پذیر
• 9. سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 10. مدیریت داده‌های حجیم
• 11. مخازن داده توزیع‌شده
• 12. پایگاه‌های داده NoSQL مقیاس‌پذیر
• 13. پردازش جریانی داده‌ها
• 14. استخراج ویژگی در مقیاس بزرگ
• 15. مدل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
• 16. آموزش مدل‌های عمیق توزیع‌شده
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. مقیاس‌پذیری در استنتاج مدل
• 19. زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 20. مدیریت منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر
• 21. پلتفرم‌های MLOps
• 22. پیاده‌سازی خطوط لوله ML مقیاس‌پذیر
• 23. نظارت و گزارش‌دهی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 24. تست و اعتبارسنجی مدل‌های مقیاس‌پذیر
• 25. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 26. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 28. طراحی API برای مولفه‌های هوش مصنوعی
• 29. ارتباط بین سرویس‌ها در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 30. مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 31. استفاده از گراف‌های دانش در هوش مصنوعی
• 32. پردازش گراف‌های مقیاس‌پذیر
• 33. سیستم‌های پرس‌وجوی مقیاس‌پذیر
• 34. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 35. پردازش تصویر مقیاس‌پذیر
• 36. تشخیص اشیاء در مقیاس بزرگ
• 37. تولید محتوای مقیاس‌پذیر
• 38. سیستم‌های تشخیص گفتار مقیاس‌پذیر
• 39. پردازش صدا در مقیاس بزرگ
• 40. ترجمه ماشینی مقیاس‌پذیر
• 41. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 42. کاربرد LLMs در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 43. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 44. مهندسی پرامپت برای LLMs
• 45. ارزیابی LLMs
• 46. امنیت LLMs
• 47. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 48. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 49. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 51. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. طراحی پایگاه داده برای توصیه‌گرها
• 53. بهبود دقت توصیه‌گرها
• 54. شخصی‌سازی در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 55. یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر
• 56. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 57. مدل‌سازی رفتار کاربر
• 58. پیش‌بینی رفتار کاربر
• 59. تحلیل سری‌های زمانی مقیاس‌پذیر
• 60. تشخیص ناهنجاری در مقیاس بزرگ
• 61. امنیت سیستم‌های کلان داده
• 62. مقاومت در برابر خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 63. مدیریت حافظه در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 64. شبکه‌بندی در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 65. توازن بار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 66. هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. مدیریت وضعیت در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 68. طراحی سیستم‌های تحمل‌پذیر در برابر خطا
• 69. ارتباطات ناهمزمان
• 70. پردازش رویداد گرا
• 71. معماری میکروسرویس برای هوش مصنوعی
• 72. استقرار میکروسرویس‌های هوش مصنوعی
• 73. مدیریت و مانیتورینگ میکروسرویس‌ها
• 74. امنیت میکروسرویس‌ها
• 75. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 76. پروتکل‌های ارتباطی مقیاس‌پذیر
• 77. استفاده از صف‌های پیام
• 78. طراحی سیستم‌های واکنش‌گرا
• 79. تحلیل عملکرد سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 80. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 81. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 82. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولید
• 83. نظارت بر عملکرد مدل در زمان اجرا
• 84. بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. تکامل مدل‌های هوش مصنوعی
• 86. سیستم‌های خودکار برای مدیریت هوش مصنوعی
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 88. هوش مصنوعی مولد
• 89. کاربرد هوش مصنوعی مولد در طراحی سیستم
• 90. معماری‌های پیشرفته برای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 91. مدل‌های توزیع‌شده و فدرال
• 92. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 93. امنیت در یادگیری فدرال
• 94. کاربردهای عملی هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 95. مطالعات موردی در صنعت
• 96. چالش‌های آینده در هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 97. روندهای نوظهور در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه