فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن با WebAssembly

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن با WebAssembly

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه سرویس‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 5. مفاهیم اولیه WebAssembly
• 6. مزایای استفاده از WebAssembly
• 7. محیط‌های توسعه WebAssembly
• 8. طراحی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 9. استانداردهای توسعه نرم‌افزار
• 10. مراحل چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 11. مدیریت نیازمندی‌های پروژه
• 12. اصول طراحی نرم‌افزار امن
• 13. معماری میکروسرویس‌ها
• 14. پایگاه‌های داده در هوش مصنوعی
• 15. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 16. پردازش داده‌های بلادرنگ
• 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های سبک‌وزن
• 18. معیارهای سبک‌سازی مدل‌ها
• 19. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 20. کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 22. حذف پارامترهای غیرضروری
• 23. بهینه‌سازی معماری مدل
• 24. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های توسعه
• 25. فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی مدرن
• 26. اکوسیستم WebAssembly
• 27. کامپایل کردن کد به WebAssembly
• 28. ابزارهای خط فرمان WebAssembly
• 29. پلاگین‌های WebAssembly
• 30. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 31. آموزش مدل‌های سفارشی
• 32. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 36. توسعه API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 37. اصول طراحی RESTful API
• 38. امنیت API در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 39. مدیریت احراز هویت و مجوزها
• 40. مقدمه‌ای بر استقرار سرویس
• 41. استقرار در محیط‌های ابری
• 42. استقرار در لبه (Edge Deployment)
• 43. کانتینرسازی سرویس‌ها
• 44. مفاهیم Docker و Kubernetes
• 45. استقرار سرویس‌های WebAssembly
• 46. بهینه‌سازی استقرار سرویس
• 47. مدیریت منابع در استقرار
• 48. نظارت و پایش سرویس‌ها
• 49. لاگ‌برداری و جمع‌آوری متریک‌ها
• 50. مدیریت خطا و بازیابی
• 51. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
• 52. تست عملکرد و تست بار
• 53. تست امنیتی سرویس‌ها
• 54. مقدمه‌ای بر چرخه DevOps
• 55. اصول CI/CD در توسعه هوش مصنوعی
• 56. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
• 57. مدیریت پیکربندی سرویس‌ها
• 58. مانیتورینگ سلامت سرویس
• 59. سرویس‌های هوش مصنوعی اخلاقی
• 60. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 61. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. تعدیل سوگیری در مدل‌ها
• 63. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 65. ملاحظات قانونی و مقررات
• 66. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 67. اصول برنامه‌نویسی تمیز
• 68. کدنویسی خوانا و قابل نگهداری
• 69. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 70. الگوهای طراحی در هوش مصنوعی
• 71. بهینه‌سازی کد برای عملکرد
• 72. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 73. استفاده از ابزارهای تحلیل کد
• 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 75. کاربرد LLM در سرویس‌های سبک‌وزن
• 76. چالش‌های استقرار LLM سبک‌وزن
• 77. تکنیک‌های کاهش اندازه LLM
• 78. استفاده از مدل‌های LLM از پیش آموزش‌دیده
• 79. تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص
• 80. ارزیابی LLM در سناریوهای کاربردی
• 81. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 82. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 83. مدل‌های بازنمایی متن (Text Embeddings)
• 84. استفاده از مدل‌های NLP در WebAssembly
• 85. کاربرد NLP در سرویس‌های سبک‌وزن
• 86. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 87. پردازش تصویر و تحلیل آن
• 88. مدل‌های تشخیص تصویر
• 89. کاربرد بینایی ماشین در WebAssembly
• 90. استقرار مدل‌های بینایی ماشین سبک‌وزن
• 91. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 92. اصول یادگیری تقویتی
• 93. کاربرد یادگیری تقویتی در سرویس‌های سبک‌وزن
• 94. توسعه سرویس‌های هوش مصنوعی تعاملی
• 95. بهبود تجربه کاربری با هوش مصنوعی
• 96. آینده توسعه سرویس‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن
• 97. روندهای نوظهور در WebAssembly
• 98. نوآوری در معماری‌های هوش مصنوعی
• 99. مطالعات موردی موفق در استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 100. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی