فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی زیرساخت و ابزارهای توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی زیرساخت و ابزارهای توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌ها و ابزارهای یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
• 2. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
• 3. مفاهیم پایهٔ محاسبات علمی
• 4. ضرورت پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در یادگیری عمیق
• 5. معرفی معماری‌های GPU
• 6. تفاوت GPU و CPU در محاسبات موازی
• 7. تاریخچهٔ توسعهٔ GPU برای محاسبات علمی
• 8. استانداردهای اتصال GPU (مانند NVLink)
• 9. مدیریت حافظه در GPU
• 10. انواع حافظهٔ GPU (GDDR، HBM)
• 11. پیکربندی سخت‌افزاری برای یادگیری عمیق
• 12. انتخاب GPU مناسب برای نیازهای پروژه
• 13. محاسبات چند GPU (Multi-GPU)
• 14. ارتباط بین GPUها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 15. شبکه‌های پرسرعت برای ارتباط GPU (مانند InfiniBand)
• 16. موازات‌سازی داده (Data Parallelism)
• 17. موازات‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 18. تکنیک‌های پیشرفتهٔ موازات‌سازی
• 19. نرم‌افزارهای مدیریت کلاستر (مانند Kubernetes)
• 20. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 21. استفاده از Docker برای محیط‌های توسعهٔ یادگیری عمیق
• 22. Orchestration با Kubernetes
• 23. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق روی کلاستر
• 24. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌ها
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری
• 26. مانیتورینگ عملکرد GPU و سیستم
• 27. ابزارهای گزارش‌گیری و تحلیل عملکرد
• 28. مدیریت لاگ‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 29. امنیت زیرساخت‌های یادگیری عمیق
• 30. اصول امنیتی در شبکه‌های محاسباتی
• 31. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 32. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 33. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 34. TensorFlow و Keras
• 35. PyTorch
• 36. انتخاب فریم‌ورک مناسب
• 37. مراحل توسعهٔ مدل یادگیری عمیق
• 38. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 39. طراحی و آموزش مدل
• 40. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم ابرپارامتر
• 43. مقدمه‌ای بر ML Ops
• 44. چرخهٔ عمر مدل یادگیری ماشین
• 45. پایپ‌لاین‌های خودکار (CI/CD) برای ML
• 46. مدیریت نسخهٔ داده‌ها و مدل‌ها
• 47. تست مدل‌ها و داده‌ها
• 48. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 49. مانیتورینگ عملکرد مدل در تولید
• 50. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
• 51. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
• 52. سرویس‌های ابری برای یادگیری عمیق (AWS, Azure, GCP)
• 53. استفاده از GPUهای ابری
• 54. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
• 55. ملاحظات قانونی و انطباق در استفاده از سرویس‌های ابری
• 56. ابزارهای مدیریت پروژه و همکاری تیمی
• 57. مستندسازی در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 59. کاربردها و چالش‌های یادگیری تقویتی
• 60. معرفی الگوریتم‌های پایهٔ یادگیری تقویتی
• 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 62. معماری‌های نوین در NLP (مانند Transformers)
• 63. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 64. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای اجرا
• 65. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 66. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 67. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 69. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 71. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری عمیق
• 72. روش‌های ارتباطی بهینه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 74. پایداری و قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 75. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 76. معرفی استانداردهای صنعتی برای سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 77. روش‌های اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌ها
• 78. اهمیت داده‌های با کیفیت در یادگیری عمیق
• 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
• 80. اصول اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 81. مسئولیت‌پذیری در قبال مدل‌های هوش مصنوعی
• 82. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و ارتباط آن با AI
• 83. چشم‌انداز آیندهٔ زیرساخت‌های یادگیری عمیق
• 84. توسعهٔ ابزارهای متن‌باز برای یادگیری عمیق
• 85. نقش جامعهٔ علمی در پیشرفت هوش مصنوعی
• 86. اهمیت آموزش مداوم در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 87. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های AI
• 88. ارتباط بین تئوری و عمل در یادگیری عمیق
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 90. تحلیل آماری برای درک بهتر داده‌ها
• 91. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 92. کاربرد GANs در تولید محتوا
• 93. اصول بهینه‌سازی توابع هدف در یادگیری عمیق
• 94. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 95. کاربرد GNNs در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 96. مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 97. روش‌های خلاصه سازی و مستندسازی فنی
• 98. اصول مستندسازی APIها و سرویس‌ها
• 99. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 100. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی