دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین در اکوسیستم الیکسر (Elixir) و کتابخانه Nx همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین در اکوسیستم الیکسر (Elixir) و کتابخانه Nx

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان‌های برنامه‌نویسی تابعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات در اکوسیستم الیکسر برای علوم داده
• 2. معرفی کتابخانه Nx و نقش آن در یادگیری ماشین
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش‌های عددی
• 4. آشنایی با ساختار داده‌های عددی و تنسورها در Nx
• 5. عملیات ریاضی پایه روی تنسورها
• 6. تکنیک‌های مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین
• 7. مقایسه برنامه‌نویسی تابعی و شیءگرا در هوش مصنوعی
• 8. کاربرد الگوریتم‌های جبر خطی در الیکسر
• 9. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز در شبکه عصبی
• 10. مفهوم تمایز خودکار در Nx و کاربرد آن
• 11. ساخت مدل‌های رگرسیون خطی با استفاده از تنسورها
• 12. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از گرادیان کاهشی
• 13. معرفی کتابخانه Ax برای ساخت شبکه‌های عصبی
• 14. طراحی معماری لایه‌های شبکه عصبی عمیق
• 15. پیاده‌سازی توابع زیان و ارزیابی مدل
• 16. کار با مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات
• 17. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در خط لوله یادگیری
• 18. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از Ax
• 19. استفاده از توابع مرتبه بالا برای پردازش داده‌های حجیم
• 20. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در محیط توزیع‌شده
• 21. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی متراکم
• 22. مدیریت وضعیت و تغییرات در مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. استفاده از کامپایلر XLA برای افزایش سرعت محاسبات
• 25. اجرای محاسبات بر روی پردازنده گرافیکی با Nx
• 26. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 27. تحلیل عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 28. کاربرد سری‌های زمانی در پیش‌بینی داده‌ها
• 29. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با اپلیکیشن‌های فین‌تک (بدون ربا)
• 30. استفاده از قابلیت‌های هم‌روندی الیکسر در آموزش مدل
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده
• 32. مبانی تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی در الیکسر
• 33. پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. کاربرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی در دسته‌بندی داده‌ها
• 35. به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های وب
• 36. مانیتورینگ و پایش مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 38. طراحی معماری سیستم‌های هوشمند با رعایت امنیت داده‌ها
• 39. بهینه‌سازی مصرف منابع در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. مسیرهای پیشرفت در تحقیقات هوش مصنوعی با ابزارهای تابعی