فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی با واحدهای پردازش تنسور (TPU) در محیط ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی با واحدهای پردازش تنسور (TPU) در محیط ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: زیرساخت‌های ابری و محاسبات پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و زیرساخت‌های آن
• 2. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع
• 4. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 6. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 7. مقدمه‌ای بر واحدهای پردازش تنسور (TPU)
• 8. تاریخچه و تکامل TPU
• 9. مزایای استفاده از TPU
• 10. مقایسه TPU با GPU
• 11. معماری سخت‌افزاری TPU
• 12. حافظه و پهنای باند در TPU
• 13. تکنیک‌های موازی‌سازی در TPU
• 14. مدل‌های مختلف TPU (TPU v1, v2, v3, v4)
• 15. ویژگی‌های TPU v1
• 16. ویژگی‌های TPU v2
• 17. ویژگی‌های TPU v3
• 18. ویژگی‌های TPU v4
• 19. نرم‌افزارهای پشتیبان TPU
• 20. TensorFlow و TPU
• 21. PyTorch و TPU
• 22. JAX و TPU
• 23. اکوسیستم نرم‌افزاری Google Cloud برای TPU
• 24. محیط‌های ابری و محاسبات ابری
• 25. مفاهیم زیرساخت ابری
• 26. مزایای محاسبات ابری
• 27. مدل‌های سرویس ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 28. مدل‌های استقرار ابری (خصوصی، عمومی، هیبریدی)
• 29. Google Cloud Platform (GCP)
• 30. سرویس‌های کلیدی GCP
• 31. شبکه در GCP
• 32. ذخیره‌سازی داده در GCP
• 33. مدیریت هویت و دسترسی در GCP
• 34. امنیت در GCP
• 35. مقدمه‌ای بر محاسبات پیشرفته
• 36. مفاهیم محاسبات توزیع‌شده
• 37. معماری‌های محاسبات توزیع‌شده
• 38. موازات و همزمانی
• 39. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 40. کارایی و مقیاس‌پذیری
• 41. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها
• 42. اصول بهینه‌سازی
• 43. روش‌های سنجش عملکرد
• 44. شناسایی گلوگاه‌ها
• 45. تکنیک‌های بهینه‌سازی نرم‌افزار
• 46. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 47. بهینه‌سازی کد
• 48. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
• 49. بهینه‌سازی سخت‌افزار
• 50. انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 51. تنظیمات سخت‌افزاری
• 52. نظارت بر سخت‌افزار
• 53. بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری
• 54. مدیریت هزینه در ابر
• 55. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 56. شبکه‌بندی در ابر
• 57. ذخیره‌سازی داده در ابر
• 58. امنیت زیرساخت‌های ابری
• 59. مقدمه‌ای بر واحدهای پردازش تنسور (TPU) در GCP
• 60. راه‌اندازی محیط TPU در GCP
• 61. استفاده از TPU برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 62. تنظیم پارامترهای آموزش با TPU
• 63. مدیریت داده‌ها برای TPU
• 64. بهینه‌سازی مدل‌ها برای TPU
• 65. کاربرد TPU در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 66. کاربرد TPU در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 67. کاربرد TPU در سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. کاربرد TPU در تحلیل داده‌های بزرگ
• 69. مقیاس‌پذیری آموزش با TPU
• 70. آموزش توزیع‌شده با TPU
• 71. استفاده از TPU Pods
• 72. مدیریت و نظارت بر TPU Pods
• 73. عیب‌یابی در محیط‌های TPU
• 74. بهینه‌سازی مصرف انرژی در TPU
• 75. ملاحظات امنیتی در استفاده از TPU
• 76. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از فناوری ابری
• 77. حفاظت از داده‌ها در محیط ابری
• 78. اهمیت مدیریت صحیح منابع ابری
• 79. مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 80. چارچوب‌های قانونی در حوزه فناوری اطلاعات
• 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 82. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 83. نقش قوانین در پیشرفت فناوری
• 84. راهبردهای انطباق با قوانین در حوزه ابری
• 85. توسعه پایدار و فناوری اطلاعات
• 86. نوآوری در چارچوب مقررات
• 87. آیندهٔ زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 88. تحولات آتی در TPU
• 89. روندهای جدید در محاسبات ابری
• 90. اهمیت بهینه‌سازی مداوم
• 91. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال