دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های مولد تصویر با استفاده از ابزار OpenVINO بر روی پردازنده‌های مرکزی (CPU) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های مولد تصویر با استفاده از ابزار OpenVINO بر روی پردازنده‌های مرکزی (CPU)

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (LLMOps & Model Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری و چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با ابزار OpenVINO و نقش آن در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 3. ساختار پردازنده‌های مرکزی CPU و اهمیت آن در پردازش تصویر
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با مدل‌های انتشار و نحوه کارکرد Stable Diffusion
• 6. فرمت‌های استاندارد مدل و اهمیت تبدیل به OpenVINO IR
• 7. استفاده از Model Optimizer برای تبدیل مدل‌های PyTorch به OpenVINO
• 8. بررسی ساختار لایه‌های شبکه عصبی در مدل‌های تولید تصویر
• 9. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی استفاده از RAM در پردازش تصویر
• 10. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
• 11. استفاده از FP16 در برابر FP32 برای تعادل بین دقت و سرعت
• 12. بهینه‌سازی گراف محاسباتی مدل برای اجرای بهتر روی CPU
• 13. آشنایی با کتابخانه OpenVINO Runtime و کلاس‌های اصلی آن
• 14. لود کردن مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 15. تنظیم پارامترهای استنتاج برای کنترل کیفیت تصاویر تولیدی
• 16. مدیریت پردازش‌های موازی در CPU برای افزایش نرخ تولید
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های نمونه‌برداری در Stable Diffusion
• 18. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در مدل‌های تولید تصویر
• 19. استفاده از قابلیت‌های پردازش برداری در پردازنده‌های اینتل
• 20. مانیتورینگ عملکرد مدل در حین استنتاج روی CPU
• 21. بررسی خطاهای رایج در استقرار مدل و روش‌های رفع آن‌ها
• 22. مقیاس‌پذیری سیستم‌های استقرار یافته بر پایه OpenVINO
• 23. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها در محیط عملیاتی
• 24. اصول مستندسازی و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 25. روش‌های تست و ارزیابی کیفیت تصاویر خروجی
• 26. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون توقف سرویس‌دهی
• 27. تجمیع مدل‌های مختلف در یک خط لوله پردازشی
• 28. راهکارهای کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 29. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد در محیط‌های صنعتی
• 30. بررسی آینده بهینه‌سازی مدل‌های مولد روی سخت‌افزارهای عمومی
• 31. تدوین استراتژی استقرار مدل در محیط‌های سروری و محلی
• 32. نکات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای هوش مصنوعی
• 33. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای فرهنگی و اخلاقی
• 34. استفاده از مدل‌های بهینه‌سازی شده در پروژه‌های کاربردی و بومی
• 35. ارائه نمونه‌های عملیاتی از پیاده‌سازی کامل پروژه روی CPU