آموزش جامع بهینه‌سازی مدل‌های AI: افزایش دقت و کارایی در پروژه‌های هوش مصنوعی

آموزش بهینه‌سازی مدل‌های AI و پیاده‌سازی در محیط‌های تولیدی دوره حضوری 2025

آموزش بهینه‌سازی مدل‌های AI و پیاده‌سازی در محیط‌های تولیدی به شما کمک می‌کند تا مدل‌های خود را بهینه کنید و در محیط‌های تولیدی با استفاده از ابزارهای مدرن استقرار دهید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهای پیشرفته مانند Docker، TensorFlow Serving و سرویس‌های ابری، شما آماده خواهید بود تا مدل‌های خود را در محیط‌های عملیاتی بزرگ‌مقیاس پیاده‌سازی کنید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه برنامه نویسی و گرافیک را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش جامع بهینه‌سازی مدل‌های AI:

• آموزش جامع بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای استفاده در محیط‌های تولیدی
• مناسب برای برنامه‌نویسان، مهندسان داده، و متخصصین AI که به دنبال پیاده‌سازی مدل‌های خود در محیط‌های عملی و صنعتی هستند
• آموزش تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی مانند تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)، کاهش حجم مدل و بهینه‌سازی سرعت اجرا
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های واقعی، از جمله نحوه اجرای آن‌ها در محیط‌های ابری و توزیعی
• استفاده از ابزارهای قدرتمند مانند TensorFlow Serving، Docker، Kubernetes و ابزارهای ابری AWS و Google Cloud برای استقرار و مدیریت مدل‌ها
• آشنایی با استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه، پردازش موازی و استفاده از منابع سخت‌افزاری برای افزایش کارایی مدل‌ها

پیش‌نیازها:

• آشنایی با Python و برنامه‌نویسی پایه
• آشنایی با یادگیری ماشین و مدل‌های هوش مصنوعی
• آشنایی با اصول Docker و مدیریت سیستم‌ها

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع بهینه‌سازی مدل‌های AI :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

اولین هفته: مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها

• جلسه اول (3 ساعت):
  • معرفی بهینه‌سازی مدل‌های AI و اهمیت آن در محیط‌های تولیدی
  • بررسی مفاهیم پایه‌ای مانند سرعت اجرا، حجم مدل و استفاده از منابع
  • پروژه عملی: بررسی عملکرد یک مدل یادگیری ماشین در محیط تولیدی و اندازه‌گیری کارایی آن
• جلسه دوم (3 ساعت):
  • معرفی ابزارهای بهینه‌سازی مانند TensorFlow Lite و ONNX برای کاهش حجم مدل
  • استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها برای کاهش حجم و افزایش سرعت
  • پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow Lite

دومین هفته: تنظیم پارامترها و بهینه‌سازی Hyperparameters

• جلسه سوم (3 ساعت):
  • معرفی مفهوم Hyperparameter Tuning و نحوه انتخاب بهترین پارامترها برای مدل‌های AI
  • بررسی تکنیک‌های جستجو مانند Grid Search و Random Search
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی Grid Search برای بهینه‌سازی Hyperparameters یک مدل یادگیری عمیق
• جلسه چهارم (3 ساعت):
  • بررسی تکنیک‌های پیشرفته تنظیم پارامترها مانند Bayesian Optimization و Hyperband
  • پیاده‌سازی جستجوهای پیشرفته برای بهینه‌سازی سریع‌تر مدل‌ها
  • پروژه عملی: استفاده از Hyperband برای بهینه‌سازی Hyperparameters یک مدل پیچیده

سومین هفته: استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولیدی

• جلسه پنجم (3 ساعت):
  • آشنایی با ابزارهای استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولیدی مانند TensorFlow Serving و Flask
  • پیاده‌سازی REST API برای ارائه سرویس از یک مدل یادگیری ماشین
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی سرویس مدل با استفاده از TensorFlow Serving و Flask
• جلسه ششم (3 ساعت):
  • آشنایی با Docker و نحوه استفاده از آن برای مدیریت و استقرار مدل‌ها
  • ساخت کانتینر Docker برای استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی و اجرای یک مدل یادگیری ماشین داخل یک کانتینر Docker

چهارمین هفته: مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در محیط‌های تولیدی

• جلسه هفتم (3 ساعت):
  • بررسی نحوه مقیاس‌پذیری مدل‌های AI با استفاده از Kubernetes و Docker Swarm
  • پیاده‌سازی سیستم‌های توزیعی برای مقیاس‌بندی مدل‌های بزرگ
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی یک کلاستر Kubernetes برای مدیریت چندین سرویس مدل یادگیری ماشین
• جلسه هشتم (3 ساعت):
  • مدیریت حافظه و منابع پردازشی برای اجرای بهینه مدل‌ها
  • تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه و استفاده بهینه از CPU و GPU
  • پروژه عملی: بهینه‌سازی منابع برای اجرای یک مدل یادگیری عمیق در محیط کم‌منابع

پنجمین هفته آموزش جامع بهینه‌سازی مدل‌های AI : اجرای مدل‌ها در محیط‌های ابری

• جلسه نهم (3 ساعت):
  • معرفی سرویس‌های ابری مانند AWS و Google Cloud برای استقرار مدل‌های AI
  • استفاده از سرویس‌های ابری برای مدیریت مدل‌ها و افزایش مقیاس‌پذیری
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل یادگیری ماشین در AWS با استفاده از Amazon SageMaker
• جلسه دهم (3 ساعت):
  • استفاده از ابزارهای مدیریت کانتینر در سرویس‌های ابری برای استقرار مدل‌های AI
  • پیاده‌سازی و مدیریت Docker و Kubernetes در Google Cloud
  • پروژه عملی: استقرار و اجرای مدل‌ها در Google Cloud با استفاده از Kubernetes

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

• جلسه یازدهم (3 ساعت):
  • انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل AI بهینه‌سازی شده برای یک محیط تولیدی واقعی
  • راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل یادگیری ماشین برای یک پروژه واقعی در محیط تولیدی
• جلسه دوازدهم (3 ساعت):
  • ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
  • بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
  • مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و توسعه تخصص در بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های AI

ویژگی‌های جدید 2025:

• استفاده از ابزارهای جدید TensorFlow Serving و Docker: پیاده‌سازی مدل‌های بهینه در محیط‌های تولیدی با استفاده از ابزارهای جدید سال 2025
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته Hyperparameter Tuning: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تنظیم پارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌ها
• اجرای مدل‌ها در محیط‌های ابری و توزیعی: پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌ها در سرویس‌های ابری مانند AWS و Google Cloud