فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker Neo برای پلتفرم‌های ابری و لبه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با AWS SageMaker Neo
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای استقرار
• 4. انواع پلتفرم‌های استقرار (ابری و لبه)
• 5. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
• 7. معماری SageMaker Neo
• 8. فرایند آموزش مدل در SageMaker
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای استقرار
• 10. انتخاب چارچوب یادگیری ماشین مناسب
• 11. TensorFlow و استقرار با SageMaker Neo
• 12. PyTorch و استقرار با SageMaker Neo
• 13. MXNet و استقرار با SageMaker Neo
• 14. Scikit-learn و استقرار با SageMaker Neo
• 15. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 16. تبدیل مدل‌ها برای SageMaker Neo
• 17. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
• 18. کامپایل مدل با SageMaker Neo
• 19. تنظیمات کامپایل مدل
• 20. استفاده از ابزارهای خط فرمان SageMaker Neo
• 21. نوشتن اسکریپت‌های استقرار
• 22. مدیریت وابستگی‌های مدل
• 23. استقرار مدل بر روی پلتفرم‌های ابری
• 24. استقرار بر روی Amazon EC2
• 25. استقرار بر روی AWS Lambda
• 26. استقرار بر روی Amazon ECS
• 27. استقرار بر روی Amazon EKS
• 28. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه
• 29. مفهوم دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 30. سخت‌افزارهای لبه رایج
• 31. کامپایل مدل برای معماری‌های ARM
• 32. کامپایل مدل برای معماری‌های x86
• 33. کامپایل مدل برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 34. استقرار مدل بر روی Raspberry Pi
• 35. استقرار مدل بر روی NVIDIA Jetson
• 36. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های IoT
• 37. مدیریت حافظه در دستگاه‌های لبه
• 38. مدیریت توان مصرفی در دستگاه‌های لبه
• 39. تشخیص و عیب‌یابی مشکلات استقرار
• 40. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 41. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 42. ثبت و گزارش‌گیری از خطاها
• 43. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 44. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
• 45. مدیریت نسخه‌های مدل
• 46. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. رمزنگاری داده‌ها و مدل‌ها
• 48. کنترل دسترسی به مدل‌ها
• 49. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری
• 50. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در استقرار
• 51. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 52. حریم خصوصی داده‌ها در استقرار
• 53. کاربرد SageMaker Neo در صنایع مختلف
• 54. استقرار در حوزه سلامت
• 55. استقرار در حوزه تولید
• 56. استقرار در حوزه خرده‌فروشی
• 57. استقرار در حوزه مالی
• 58. استقرار در حوزه حمل و نقل
• 59. مطالعات موردی استقرار موفق
• 60. پروژه‌های عملی با SageMaker Neo
• 61. ساخت یک اپلیکیشن تشخیص تصویر با SageMaker Neo
• 62. استقرار مدل پردازش زبان طبیعی
• 63. استقرار مدل پیش‌بینی سری زمانی
• 64. بهینه‌سازی مدل برای کاهش تاخیر
• 65. بهینه‌سازی مدل برای افزایش توان عملیاتی
• 66. مقایسه SageMaker Neo با سایر ابزارهای استقرار
• 67. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 68. محدودیت‌های SageMaker Neo
• 69. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 70. روندهای نوظهور در استقرار لبه
• 71. یادگیری ماشین فدرال و استقرار
• 72. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و استقرار
• 73. مقیاس‌پذیری استقرار مدل‌ها
• 74. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 75. ابزارهای MLOps برای استقرار
• 76. یکپارچه‌سازی SageMaker Neo با ابزارهای MLOps
• 77. آزمایش A/B برای مدل‌های مستقر شده
• 78. پایش مداوم عملکرد مدل
• 79. بازآموزی خودکار مدل‌ها
• 80. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 81. پلتفرم‌های داده برای هوش مصنوعی
• 82. استفاده از داده‌های مصنوعی برای آموزش و استقرار
• 83. تمرکز بر معماری‌های مدل سبک‌وزن
• 84. مدل‌های کوانتایز شده (Quantized Models)
• 85. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای تخصصی
• 86. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
• 87. استقرار مدل‌های مولد
• 88. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در مراکز داده
• 89. تاثیر استقرار بر زیرساخت‌های IT
• 90. بهبود تجربه کاربری با استقرار سریع مدل‌ها
• 91. نقش اتوماسیون در فرآیند استقرار
• 92. یادگیری عمیق و استقرار کارآمد
• 93. استقرار مدل‌های تشخیص گفتار
• 94. استقرار مدل‌های ترجمه ماشینی
• 95. استقرار مدل‌های تشخیص چهره
• 96. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 97. استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
• 98. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 99. استقرار مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 100. استقرار مدل‌های تشخیص تقلب