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: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی مدل
• 3. چرا بهینه‌سازی مدل ضروری است؟
• 4. معرفی Amazon SageMaker Neo
• 5. قابلیت‌های SageMaker Neo
• 6. معماری SageMaker Neo
• 7. مراحل کار با SageMaker Neo
• 8. آماده‌سازی مدل برای بهینه‌سازی
• 9. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
• 10. انتخاب کامپایلر مناسب
• 11. توابع و کتابخانه‌های پشتیبانی شده
• 12. محدودیت‌های SageMaker Neo
• 13. شناخت محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 14. پردازشگرهای پشتیبانی شده
• 15. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین سازگار
• 16. TensorFlow و SageMaker Neo
• 17. PyTorch و SageMaker Neo
• 18. MXNet و SageMaker Neo
• 19. Scikit-learn و SageMaker Neo
• 20. Keras و SageMaker Neo
• 21. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 22. تنظیم پارامترهای کامپایل
• 23. تنظیمات بهینه‌سازی پیشرفته
• 24. استفاده از ابزارهای خط فرمان SageMaker Neo
• 25. رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) SageMaker Neo
• 26. کامپایل مدل با استفاده از SDK
• 27. مدیریت مدل‌های کامپایل شده
• 28. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 29. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای استقرار
• 30. تنظیمات استقرار در SageMaker Endpoints
• 31. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر
• 32. نظارت بر معیارهای کلیدی عملکرد
• 33. شناسایی و رفع مشکلات استقرار
• 34. استفاده از SageMaker Model Monitor
• 35. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
• 36. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 37. پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 38. پردازنده‌های لبه (Edge Devices)
• 39. بهینه‌سازی برای معماری‌های ARM
• 40. بهینه‌سازی برای معماری‌های x86
• 41. کامپایل مدل برای پلتفرم‌های مختلف
• 42. مدیریت نسخه‌های مدل
• 43. استفاده از SageMaker Model Registry
• 44. ردیابی و مستندسازی مدل‌ها
• 45. اهمیت مستندسازی در یادگیری ماشین
• 46. اصول مستندسازی مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 47. مثال‌های عملی از کامپایل مدل
• 48. بهینه‌سازی مدل تشخیص تصویر
• 49. بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی
• 50. بهینه‌سازی مدل پیش‌بینی سری زمانی
• 51. بهینه‌سازی مدل رگرسیون
• 52. بهینه‌سازی مدل طبقه‌بندی
• 53. مطالعات موردی در صنعت
• 54. کاربرد SageMaker Neo در خرده‌فروشی
• 55. کاربرد SageMaker Neo در بهداشت و درمان
• 56. کاربرد SageMaker Neo در مالی
• 57. کاربرد SageMaker Neo در تولید
• 58. کاربرد SageMaker Neo در حمل و نقل
• 59. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 60. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 61. تکنیک‌های هرس (Pruning)
• 62. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 63. تأثیر بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
• 64. تأثیر بهینه‌سازی بر سرعت استنتاج
• 65. تأثیر بهینه‌سازی بر هزینه‌های عملیاتی
• 66. مقایسه SageMaker Neo با سایر ابزارها
• 67. مزایای رقابتی SageMaker Neo
• 68. چالش‌های احتمالی در استفاده از SageMaker Neo
• 69. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 70. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 71. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی
• 72. روندهای جدید در حوزه بهینه‌سازی
• 73. بررسی نقش قوانین و مقررات در توسعه هوش مصنوعی
• 74. اهمیت رعایت چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 76. مسئولیت‌پذیری در طراحی و استقرار مدل‌ها
• 77. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 78. حفاظت از داده‌ها در فرآیند بهینه‌سازی
• 79. استفاده از منابع محاسباتی بهینه
• 80. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 81. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای خاص
• 82. کاربرد در دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 83. کاربرد در سیستم‌های خودران
• 84. کاربرد در رباتیک
• 85. کاربرد در تحلیل داده‌های زنده
• 86. کاربرد در پردازش بلادرنگ
• 87. ملاحظات فقهی و شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
• 88. ضوابط شرعی در استفاده از داده‌ها
• 89. موازین شرعی در توسعه الگوریتم‌ها
• 90. احکام شرعی در خصوص معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی
• 91. اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی
• 92. مسئولیت حقوقی در قبال خروجی مدل‌ها
• 93. استانداردهای فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 94. نقش نهادهای نظارتی در حوزه هوش مصنوعی
• 95. چارچوب‌های قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی
• 96. اهمیت آموزش مستمر در حوزه هوش مصنوعی
• 97. یادگیری ماشین در چارچوب قوانین کشور