فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo برای عملکرد بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo برای عملکرد بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربردها و فرصت‌های هوش مصنوعی
• 5. شناخت و درک مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. مراحل چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
• 7. مقدمه‌ای بر Amazon SageMaker Neo
• 8. چرا بهینه‌سازی مدل‌ها اهمیت دارد؟
• 9. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. اهمیت عملکرد بالای مدل‌ها
• 11. مفهوم بهینه‌سازی مدل
• 12. انواع بهینه‌سازی: سرعت، اندازه، مصرف انرژی
• 13. مقدمه‌ای بر SageMaker Neo
• 14. قابلیت‌های اصلی SageMaker Neo
• 15. معماری SageMaker Neo
• 16. نحوه عملکرد SageMaker Neo
• 17. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 18. نصب و راه‌اندازی SageMaker Neo
• 19. تنظیم محیط توسعه برای SageMaker Neo
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین پشتیبانی شده
• 21. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده توسط Neo
• 22. انتخاب مدل مناسب برای بهینه‌سازی
• 23. تبدیل مدل‌ها به فرمت سازگار با Neo
• 24. مراحل تبدیل مدل
• 25. رفع اشکالات رایج در تبدیل مدل
• 26. مقدمه‌ای بر کامپایل مدل
• 27. فرآیند کامپایل مدل در Neo
• 28. پارامترهای کامپایل مدل
• 29. انتخاب سخت‌افزار هدف برای کامپایل
• 30. لیست سخت‌افزارهای پشتیبانی شده
• 31. تأثیر سخت‌افزار بر عملکرد مدل
• 32. کامپایل مدل برای معماری‌های مختلف پردازنده
• 33. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه
• 34. استقرار مدل‌های کامپایل شده
• 35. نحوه استقرار مدل‌ها
• 36. تست و ارزیابی مدل‌های مستقر شده
• 37. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 38. اندازه‌گیری دقت مدل پس از بهینه‌سازی
• 39. حفظ دقت مدل در طول بهینه‌سازی
• 40. تکنیک‌های حفظ دقت
• 41. عیب‌یابی مشکلات دقت
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین سنتی
• 44. مقدمه‌ای بر مدل‌های تنسور فلو
• 45. تبدیل مدل‌های تنسور فلو برای Neo
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های PyTorch
• 47. تبدیل مدل‌های PyTorch برای Neo
• 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های XGBoost
• 49. بهینه‌سازی مدل‌های XGBoost
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های scikit-learn
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های scikit-learn
• 52. استفاده از SageMaker Neo برای مدل‌های سفارشی
• 53. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 54. مدیریت نسخه مدل‌ها
• 55. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 56. بروزرسانی مدل‌ها
• 57. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌سازی شده و اصلی
• 58. مطالعات موردی موفقیت‌آمیز
• 59. کاربرد SageMaker Neo در صنعت خودرو
• 60. کاربرد SageMaker Neo در حوزه سلامت
• 61. کاربرد SageMaker Neo در اینترنت اشیاء
• 62. کاربرد SageMaker Neo در پردازش تصویر
• 63. کاربرد SageMaker Neo در پردازش زبان طبیعی
• 64. کاربرد SageMaker Neo در رباتیک
• 65. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مصرف کم انرژی
• 66. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش تأخیر
• 67. بهینه‌سازی مدل‌ها برای افزایش توان پردازشی
• 68. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل عملکرد
• 69. تحلیل بلادرنگ عملکرد مدل
• 70. گزارش‌دهی عملکرد مدل
• 71. بهینه‌سازی مداوم مدل‌ها
• 72. بهترین شیوه‌ها در استفاده از SageMaker Neo
• 73. جمع‌بندی و مراحل بعدی
• 74. مرور کلی بر فرآیند بهینه‌سازی
• 75. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 76. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 77. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 79. استانداردهای صنعتی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 80. مقررات مربوط به داده‌ها و مدل‌ها
• 81. توسعه مدل‌های پایدار و اخلاقی
• 82. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 83. نقش مهندسی نرم‌افزار در یادگیری ماشین
• 84. مهارت‌های لازم برای متخصصان هوش مصنوعی
• 85. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 86. یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی
• 87. منابع تکمیلی برای مطالعه
• 88. نکات کلیدی برای موفقیت در بهینه‌سازی
• 89. پرسش‌های متداول در مورد SageMaker Neo
• 90. پاسخ به چالش‌های رایج در بهینه‌سازی
• 91. خلاصه درس‌های آموخته شده
• 92. توصیه‌های عملی برای پیاده‌سازی
• 93. جمع‌بندی نهایی و چشم‌انداز آینده