فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo در یک ساعت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo در یک ساعت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. چرا بهینه‌سازی مدل‌ها ضروری است؟
• 3. آشنایی با Amazon SageMaker Neo
• 4. قابلیت‌های کلیدی SageMaker Neo
• 5. مراحل کلی بهینه‌سازی مدل
• 6. انتخاب مدل مناسب برای بهینه‌سازی
• 7. فرمت‌های پشتیبانی شده مدل‌ها
• 8. پیش‌نیازهای فنی برای استفاده از Neo
• 9. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم
• 10. آشنایی با محیط SageMaker
• 11. ایجاد اولین پروژه بهینه‌سازی
• 12. بارگذاری مدل اولیه
• 13. تعریف پلتفرم هدف
• 14. شناسایی پارامترهای بهینه‌سازی
• 15. انجام فرآیند کامپایل مدل
• 16. بررسی نتایج کامپایل
• 17. خطاهای رایج در کامپایل و راه‌حل‌ها
• 18. بهینه‌سازی مدل‌های TensorFlow
• 19. بهینه‌سازی مدل‌های PyTorch
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های MXNet
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های scikit-learn
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های XGBoost
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های LightGBM
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های ONNX
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های Caffe2
• 26. بهینه‌سازی مدل‌های Keras
• 27. بهینه‌سازی مدل‌های Caffe
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های Core ML
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های TFLite
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های NCNN
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های TensorRT
• 32. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازنده‌های ARM
• 33. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازنده‌های x86
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های موبایل
• 35. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 36. مفهوم استقرار مدل (Model Deployment)
• 37. انواع روش‌های استقرار مدل
• 38. استقرار مدل با SageMaker Neo
• 39. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) برای مدل
• 40. تنظیمات پیشرفته نقطه پایانی
• 41. مدیریت ورژن‌های مدل
• 42. پایش عملکرد مدل مستقر شده
• 43. معیارهای ارزیابی مدل در زمان اجرا
• 44. بهبود دقت مدل پس از استقرار
• 45. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج
• 46. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
• 47. تنظیمات حافظه و پردازش مدل
• 48. مدیریت هزینه‌ها در استقرار مدل
• 49. مقایسه SageMaker Neo با سایر ابزارها
• 50. مزایای استفاده از SageMaker Neo
• 51. چالش‌های احتمالی در بهینه‌سازی
• 52. بهینه‌سازی مدل‌های سفارشی (Custom Models)
• 53. ورک‌فلو توسعه مدل‌های بهینه‌شده
• 54. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 55. دستورالعمل‌های استقرار مدل در محیط‌های تولیدی
• 56. بررسی و اعتبارسنجی مدل بهینه‌شده
• 57. کاربردها و سناریوهای عملیاتی
• 58. هوش مصنوعی در صنعت خودرو با مدل‌های بهینه‌شده
• 59. هوش مصنوعی در سلامت با مدل‌های بهینه‌شده
• 60. هوش مصنوعی در کشاورزی با مدل‌های بهینه‌شده
• 61. هوش مصنوعی در خرده‌فروشی با مدل‌های بهینه‌شده
• 62. هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی با مدل‌های بهینه‌شده
• 63. هوش مصنوعی در بینایی ماشین با مدل‌های بهینه‌شده
• 64. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
• 65. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 66. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 67. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 68. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 69. استقرار مدل در محیط‌های ابری (Cloud)
• 70. استقرار مدل در محیط‌های داخلی (On-Premise)
• 71. استقرار مدل در دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 72. تست A/B برای مدل‌های مستقر شده
• 73. مقیاس‌پذیری سیستم‌های استقرار مدل
• 74. ملاحظات مربوط به تأخیر (Latency)
• 75. بهینه‌سازی برای توان عملیاتی (Throughput)
• 76. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ SageMaker
• 77. ثبت لاگ‌ها و ردیابی خطاها
• 78. اتوماسیون فرآیند استقرار
• 79. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 80. کاربرد SageMaker Neo در پروژه‌های واقعی
• 81. مطالعات موردی موفق استفاده از Neo
• 82. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 83. توسعه پایدار در مدل‌های هوش مصنوعی
• 84. اخلاق در توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. رعایت چارچوب‌های قانونی در هوش مصنوعی
• 86. اصول توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مسئولانه
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 88. مروری بر نکات کلیدی دوره
• 89. کاربرد عملی آموخته‌ها در پروژه‌ها
• 90. نکات تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 91. منابع برای مطالعه بیشتر
• 92. پرسش و پاسخ رایج
• 93. ارزیابی نهایی دوره
• 94. راهنمای استفاده از مستندات SageMaker Neo
• 95. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل