فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مفاهیم اساسی مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 12. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker
• 13. قابلیت‌های Amazon SageMaker
• 14. Amazon SageMaker Neo چیست؟
• 15. چرا از SageMaker Neo استفاده کنیم؟
• 16. مزایای بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
• 17. فرآیند کلی بهینه‌سازی مدل
• 18. مراحل آماده‌سازی مدل برای SageMaker Neo
• 19. انتخاب چارچوب یادگیری ماشین مناسب
• 20. پشتیبانی چارچوب‌ها در SageMaker Neo
• 21. مراحل کامپایل مدل در SageMaker Neo
• 22. پارامترهای کامپایل مدل
• 23. انتخاب سخت‌افزار هدف
• 24. دسته‌بندی سخت‌افزارهای پشتیبانی شده
• 25. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 26. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 27. تراشه‌های تخصصی
• 28. تأثیر انتخاب سخت‌افزار بر عملکرد
• 29. فشرده‌سازی مدل
• 30. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 31. کوانتیزاسیون مدل
• 32. هرس کردن مدل
• 33. بهینه‌سازی لایه‌ها و عملیات
• 34. مراحل استقرار مدل بهینه‌شده
• 35. استقرار مدل در محیط‌های مختلف
• 36. استقرار لبه (Edge Deployment)
• 37. استقرار در دستگاه‌های موبایل
• 38. استقرار در اینترنت اشیاء (IoT)
• 39. استقرار در سرورهای ابری
• 40. استقرار مدل با استفاده از SageMaker Runtime
• 41. تنظیمات زمان اجرا
• 42. مدیریت ورژن مدل
• 43. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 44. معیارهای کلیدی عملکرد
• 45. تشخیص افت عملکرد مدل
• 46. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 47. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
• 48. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
• 49. روش‌های ارزیابی مدل
• 50. سناریوهای تست
• 51. اهمیت دقت و سرعت در مدل‌های بهینه‌شده
• 52. کاربرد SageMaker Neo در صنایع مختلف
• 53. SageMaker Neo در پردازش تصویر
• 54. SageMaker Neo در پردازش زبان طبیعی
• 55. SageMaker Neo در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. SageMaker Neo در رباتیک
• 57. SageMaker Neo در سیستم‌های خودروی خودران
• 58. SageMaker Neo در تحلیل داده‌های مالی
• 59. SageMaker Neo در تشخیص پزشکی
• 60. SageMaker Neo در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 61. SageMaker Neo در کشاورزی هوشمند
• 62. SageMaker Neo در تولید محتوا
• 63. SageMaker Neo در تحقیقات علمی
• 64. SageMaker Neo در سیستم‌های امنیتی
• 65. SageMaker Neo در مدیریت زنجیره تأمین
• 66. SageMaker Neo در بازی‌سازی
• 67. SageMaker Neo در اتوماسیون صنعتی
• 68. SageMaker Neo در ابزارهای توسعه‌دهنده
• 69. SageMaker Neo در برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 70. SageMaker Neo در تحلیل رفتار کاربر
• 71. SageMaker Neo در بهینه‌سازی عملیات کسب‌وکار
• 72. SageMaker Neo در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. SageMaker Neo در پردازش بلادرنگ
• 74. SageMaker Neo در تحلیل داده‌های حجیم
• 75. SageMaker Neo در یادگیری ماشین روی دستگاه
• 76. SageMaker Neo در تسریع استنتاج
• 77. SageMaker Neo در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 78. SageMaker Neo در افزایش مقیاس‌پذیری
• 79. SageMaker Neo در بهبود تجربه کاربری
• 80. SageMaker Neo در نوآوری محصول
• 81. SageMaker Neo در کاربردهای هوشمند
• 82. SageMaker Neo در آینده یادگیری ماشین
• 83. SageMaker Neo و تحول دیجیتال
• 84. SageMaker Neo در چارچوب امنیت داده‌ها
• 85. SageMaker Neo و ملاحظات اخلاقی
• 86. SageMaker Neo و مقررات فضای مجازی
• 87. SageMaker Neo و قوانین داخلی
• 88. SageMaker Neo و هوش مصنوعی مسئولانه
• 89. SageMaker Neo و توسعه پایدار
• 90. SageMaker Neo و آینده شغلی
• 91. SageMaker Neo و فرصت‌های نوآوری
• 92. SageMaker Neo و ارتقاء بهره‌وری
• 93. SageMaker Neo و رقابت‌پذیری
• 94. SageMaker Neo و دستیابی به اهداف ملی
• 95. SageMaker Neo و حکمرانی داده‌ها
• 96. SageMaker Neo و شفافیت الگوریتم‌ها
• 97. SageMaker Neo و دسترسی به دانش
• 98. SageMaker Neo و توانمندسازی توسعه‌دهندگان
• 99. SageMaker Neo و پیشرفت علم
• 100. SageMaker Neo و آینده فناوری