فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با جاوا و کوارکوس

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پردازش داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی جاوا
• 3. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 4. مفاهیم پایه‌ای پردازش داده
• 5. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 8. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 10. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 14. پردازش تصویر و تحلیل آن
• 15. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
• 16. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
• 17. روش‌های تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق
• 18. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 19. Deep Java Library (DJL) چیست؟
• 20. نصب و راه‌اندازی DJL
• 21. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در DJL
• 22. آموزش مدل‌های سفارشی با DJL
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با DJL
• 24. پردازش داده‌های متنی با DJL
• 25. پردازش داده‌های تصویری با DJL
• 26. کار با مدل‌های NLP در DJL
• 27. کار با مدل‌های بینایی ماشین در DJL
• 28. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
• 29. مفاهیم Big Data و اکوسیستم آن
• 30. معماری‌های پردازش داده‌های کلان
• 31. معرفی Apache Kafka برای جریان داده
• 32. کار با Kafka در DJL
• 33. معرفی Apache Spark برای پردازش داده
• 34. کار با Spark در DJL
• 35. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) مدل‌ها
• 37. چالش‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. معرفی Quarkus برای توسعه برنامه‌های جاوا
• 39. مزایای Quarkus در توسعه سریع
• 40. نصب و راه‌اندازی Quarkus
• 41. ایجاد یک برنامه ساده با Quarkus
• 42. پیکربندی برنامه Quarkus
• 43. کار با RESTful API در Quarkus
• 44. اتصال Quarkus به پایگاه داده
• 45. مدیریت وابستگی‌ها در Quarkus
• 46. تجمیع (Containerization) با Docker
• 47. استقرار برنامه‌های Quarkus با Docker
• 48. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 49. استقرار برنامه‌های Quarkus در Kubernetes
• 50. پایش (Monitoring) عملکرد برنامه‌ها
• 51. ثبت وقایع (Logging) در Quarkus
• 52. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Quarkus
• 53. بهینه‌سازی سرعت اجرای برنامه
• 54. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Quarkus
• 55. ادغام DJL با Quarkus
• 56. ساخت API برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 57. استقرار مدل‌های NLP در Quarkus
• 58. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در Quarkus
• 59. مدیریت نسخه‌های مدل
• 60. تست و اعتبارسنجی مدل‌های مستقر شده
• 61. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. اصول امنیت سایبری در برنامه‌های جاوا
• 63. جلوگیری از حملات رایج
• 64. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 65. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 66. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 68. هوش مصنوعی در خدمات مالی
• 69. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 70. هوش مصنوعی در تولید
• 71. هوش مصنوعی در آموزش
• 72. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 73. روندهای جدید در DJL
• 74. روندهای جدید در Quarkus
• 75. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 76. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 77. کاربرد GANs در تولید داده
• 78. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing)
• 79. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
• 80. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌ها
• 81. مقدمه‌ای بر Edge AI
• 82. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه
• 83. بهینه‌سازی مدل‌ها برای Edge AI
• 84. مقدمه‌ای بر MLOps
• 85. چرخه حیات مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. ابزارهای MLOps
• 87. چالش‌های مقیاس‌پذیری در هوش مصنوعی
• 88. راهکارهای مقیاس‌پذیری در استقرار مدل
• 89. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 90. استفاده از خدمات ابری برای هوش مصنوعی
• 91. مقدمه‌ای بر تعامل انسان و ماشین
• 92. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 93. تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 94. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 95. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 96. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حساس
• 97. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 98. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
• 99. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با DJL
• 100. آینده هوش مصنوعی و نوآوری‌های پایدار