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: ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 6. معماری‌های شبکه‌های عصبی (CNN, RNN)
• 7. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker
• 8. ویژگی‌های کلیدی Amazon SageMaker
• 9. Amazon SageMaker Neo چیست؟
• 10. اهداف و مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 11. کاربردهای SageMaker Neo در بهینه‌سازی مدل
• 12. مراحل کلی بهینه‌سازی مدل با SageMaker Neo
• 13. آماده‌سازی مدل برای بهینه‌سازی
• 14. انتخاب چارچوب یادگیری ماشین مناسب
• 15. پشتیبانی SageMaker Neo از چارچوب‌های مختلف
• 16. TensorFlow و SageMaker Neo
• 17. PyTorch و SageMaker Neo
• 18. MXNet و SageMaker Neo
• 19. Scikit-learn و SageMaker Neo
• 20. TensorRT و SageMaker Neo
• 21. ONNX Runtime و SageMaker Neo
• 22. آموزش مدل یادگیری ماشین
• 23. ارزیابی عملکرد مدل
• 24. ذخیره‌سازی مدل آموزش‌دیده
• 25. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده توسط SageMaker Neo
• 26. تبدیل مدل به فرمت SageMaker Neo
• 27. فرآیند کامپایل مدل
• 28. انتخاب سخت‌افزار هدف برای کامپایل
• 29. دسته‌بندی سخت‌افزارهای پشتیبانی شده
• 30. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 31. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 32. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 33. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای لبه (Edge Devices)
• 34. دستگاه‌های موبایل
• 35. اینترنت اشیاء (IoT)
• 36. سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems)
• 37. پارامترهای کامپایل مدل
• 38. تنظیمات سطح بهینه‌سازی
• 39. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer)
• 40. تنظیمات دقت (Precision Settings)
• 41. Floating Point 16 (FP16)
• 42. Integer Quantization
• 43. انتخاب الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 44. تحلیل و پروفایلینگ مدل
• 45. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 46. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
• 47. حذف وزن‌های غیرضروری
• 48. هرس کردن (Pruning)
• 49. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 50. فشرده‌سازی مدل
• 51. استقرار مدل بهینه‌شده
• 52. انتشار مدل بر روی سرویس‌های AWS
• 53. SageMaker Endpoints
• 54. AWS IoT Greengrass
• 55. AWS Lambda
• 56. استقرار بر روی سخت‌افزارهای سفارشی
• 57. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 58. بررسی معیارهای کارایی
• 59. تاخیر (Latency)
• 60. توان عملیاتی (Throughput)
• 61. مصرف حافظه
• 62. مصرف توان
• 63. مدیریت نسخه‌های مدل
• 64. بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 65. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 66. کاربرد SageMaker Neo در بهبود تجربه کاربری
• 67. افزایش سرعت پاسخگویی اپلیکیشن‌ها
• 68. کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
• 69. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 70. کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 71. موارد استفاده صنعتی SageMaker Neo
• 72. خودروهای خودران
• 73. رباتیک
• 74. پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 75. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. تشخیص ناهنجاری
• 78. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها
• 79. امنیت سایبری
• 80. توصیه‌های بهداشتی و پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 81. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 82. پشتیبانی فنی و منابع آموزشی SageMaker Neo
• 83. مستندات رسمی AWS
• 84. انجمن‌های کاربری AWS
• 85. کارگاه‌های آموزشی و وبینارها
• 86. مطالعه موردی موفقیت‌آمیز
• 87. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی مدل
• 88. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 89. نکات پیشرفته برای استفاده از SageMaker Neo
• 90. بهینه‌سازی برای معماری‌های پیچیده
• 91. ترکیب SageMaker Neo با سایر سرویس‌های AWS
• 92. آینده SageMaker Neo و یادگیری ماشین
• 93. روندهای جدید در بهینه‌سازی مدل
• 94. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه (با تأکید بر چارچوب اسلامی)
• 95. اهمیت امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 96. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 97. حاکمیت داده‌ها
• 98. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 99. کاربرد یادگیری ماشین در علوم اسلامی (با رویکرد علمی و فقهی)
• 100. تحلیل متون دینی با هوش مصنوعی