فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس سازمانی با PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس سازمانی با PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 4. مقدمه‌ای بر PyTorch
• 5. ساختار داده‌ها و عملیات پایه در PyTorch
• 6. ماژول‌ها و پارامترها در PyTorch
• 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی در PyTorch
• 8. گرادیان کاهشی و مشتقات جزئی
• 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 10. انواع بهینه‌سازها در PyTorch
• 11. تنظیم نرخ یادگیری
• 12. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
• 13. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 14. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 18. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 22. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 25. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 26. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 27. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 28. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 32. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 33. تنظیم هایپرپارامترها
• 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 35. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 36. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 37. پیاده‌سازی مدل در PyTorch
• 38. ساخت مدل سفارشی در PyTorch
• 39. بارگذاری و ذخیره مدل‌ها
• 40. استفاده از DataLoaders در PyTorch
• 41. مدیریت حافظه در PyTorch
• 42. بهینه‌سازی محاسبات در PyTorch
• 43. استفاده از GPU برای آموزش
• 44. چند پردازشی (Multi-processing)
• 45. توزیع آموزش (Distributed Training)
• 46. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 47. راه‌اندازی API برای مدل
• 48. استقرار مدل در محیط ابری
• 49. استقرار مدل در لبه (Edge Deployment)
• 50. نظارت بر عملکرد مدل مستقر
• 51. مدیریت چرخه عمر مدل
• 52. اخلاق در هوش مصنوعی
• 53. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 54. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 55. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
• 56. حریم خصوصی در داده‌ها
• 57. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 58. هوش مصنوعی در امور مالی
• 59. هوش مصنوعی در سلامت
• 60. هوش مصنوعی در تولید
• 61. هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 62. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 63. مدل‌سازی پیش‌بینانه با یادگیری عمیق
• 64. پیش‌بینی تقاضا
• 65. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 66. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 67. پردازش تصویر در مقیاس سازمانی
• 68. تشخیص اشیاء
• 69. تقسیم‌بندی تصاویر
• 70. تشخیص ناهنجاری
• 71. پردازش متن در مقیاس سازمانی
• 72. تحلیل احساسات
• 73. خلاصه‌سازی متن
• 74. طبقه‌بندی متن
• 75. سیستم‌های توصیه‌گر
• 76. فیلترینگ مشارکتی
• 77. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 78. ترکیب رویکردها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. امنیت سایبری با هوش مصنوعی
• 80. تشخیص بدافزار
• 81. تشخیص نفوذ
• 82. تحلیل رفتار کاربران
• 83. بهینه‌سازی منابع با هوش مصنوعی
• 84. مدیریت زنجیره تأمین
• 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 86. برنامه‌ریزی تولید
• 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 88. مبانی یادگیری تقویتی
• 89. کاربرد یادگیری تقویتی در اتوماسیون
• 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNN)
• 91. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
• 92. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
• 93. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استقرار هوش مصنوعی
• 94. اصول حاکمیت داده
• 95. حقوق مالکیت فکری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 96. استانداردهای فنی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 97. چارچوب‌های اعتبارسنجی و گواهینامه
• 98. نقش نهادهای ناظر در توسعه هوش مصنوعی
• 99. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 100. هوش مصنوعی عمومی (AGI)