آموزش استقرار مدل‌های هوش مصنوعی Fine-Tuned - آخرین آپدیت

مبانی عملی برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی Practical Foundations for AI Model Deployment

• مرور کلی تخصص Specialization Overview

• معرفی دوره Course Introduction

• آموزش عملی شبکه عصبی با PyTorch Hands-On Neural Network Training with PyTorch

• تکنیک‌های Dropout و Weight Decay Dropout and Weight Decay Techniques

• بهینه‌سازهای RMSProp و Adam RMSProp and Adam Optimizers

• عملی: مقایسه عملکرد بهینه‌سازها Hands-On: Optimizer Performance Comparison

• درک فشرده‌سازی مدل Understanding Model Compression

هوش مصنوعی مسئولانه و ارزیابی مدل Responsible AI and Model Evaluation

• منابع سوگیری در مدل‌های Fine-Tuned Sources of Bias in Fine-Tuned Models

• عملی: معیارهای عدالت با Fairlearn Hands-On Fairness Metrics with Fairlearn

• استراتژی‌های کاهش سوگیری Bias Mitigation Strategies

• هوش مصنوعی مسئولانه: مفاهیم اصلی و چرخه حیات Responsible AI: Core Concepts and Lifecycle

• شفافیت در AI و کارت‌های مدل AI Transparency and Model Cards

سرویس‌دهی، استقرار و مانیتورینگ مدل‌های Fine-Tuned Serving, Deploying, and Monitoring Fine-Tuned Models

• معماری‌های سرویس‌دهی مدل Model Serving Architectures

• عملی: ایجاد Endpoint استنتاج با FastAPI Hands-On FastAPI Inference Endpoint

• بهینه‌سازی تاخیر، نرخ تراکم و هزینه برای استنتاج ML Latency, Throughput, and Cost Optimization for ML Inference

• کانتینرسازی و Docker برای استقرار AI Containerization and Docker for AI Deployment

• چشم‌انداز مدرن AI و چالش‌های حاکمیتی Modern AI Landscape and Governance Challenges

• جمع‌بندی دوره Course Summary