اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های بینایی ماشین: از تنظیم دقیق تا اجرای بهینه روی پردازنده مرکزی (CPU)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع عملیاتی‌سازی مدل‌های بینایی ماشین: از تنظیم دقیق تا اجرای بهینه روی پردازنده مرکزی (CPU)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در بینایی ماشین و یادگیری عمیق
• 2. معرفی معماری ویژن ترنسفورمر و کاربردهای آن
• 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای آموزش
• 4. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 5. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین در محیط آزمایشگاهی
• 6. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های سنگین روی سخت‌افزارهای محدود
• 7. مفهوم بهینه‌سازی مدل و اهمیت استقرار کارآمد
• 8. آشنایی با فرمت ONNX و نقش آن در یکپارچه‌سازی مدل‌ها
• 9. فرآیند تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت ONNX
• 10. بررسی ساختار گراف محاسباتی در مدل‌های بهینه‌شده
• 11. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 12. بهینه‌سازی وزن‌های مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 13. بررسی تأثیر کوانتایزاسیون بر دقت مدل در بینایی ماشین
• 14. مقدمه‌ای بر استنتاج مدل روی پردازنده مرکزی
• 15. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل روی CPU
• 16. استفاده از ONNX Runtime برای اجرای بهینه مدل
• 17. تنظیمات محیط اجرایی برای پردازش‌های سنگین تصویری
• 18. بررسی گلوگاه‌های عملکردی در استنتاج روی CPU
• 19. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پیش‌پردازش تصویر با کتابخانه‌های بهینه
• 20. اصول طراحی رابط برنامه‌نویسی برای سرویس‌دهی مدل
• 21. ایجاد ساختار مناسب برای بسته‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از Docker برای کانتینرسازی مدل‌های بینایی ماشین
• 23. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط استقرار
• 24. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 25. بررسی نرخ تأخیر و توان عملیاتی در استنتاج تصاویر
• 26. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 27. تأمین امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات تزریق داده
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های استنتاجی
• 29. تست‌های پذیرش و کنترل کیفیت مدل‌های مستقر شده
• 30. مستندسازی فنی و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین