AI System
1.0.0
إنجليزي
الاسم الصيني لهذه الدورة هو نظام الذكاء الاصطناعي ، والذي يشرح بشكل أساسي تصميم أنظمة الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي. اسم الدورة الإنجليزية المقابل هو System for AI . سيتم استخدام المصطلحات التالية بالتبادل في هذه الدورة: نظام الذكاء الاصطناعي ونظام الذكاء الاصطناعي ونظام الذكاء الاصطناعي .
هذه الدورة هي واحدة من البرامج التعليمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي المخطط لها في مجتمع Microsoft لتعليم الذكاء الاصطناعي والبناء المشترك، ضمن الوحدة التعليمية الأساسية، رقم الدورة واسمها هو A6-Artificial Intelligence System .
مرحبًا بكم في زيارة وحدة البرنامج التعليمي A-Basic الخاصة بمجتمع Microsoft لتعليم الذكاء الاصطناعي والبناء المشترك للوصول إلى المزيد من المحتوى ذي الصلة.
في السنوات الأخيرة، تطور الذكاء الاصطناعي، وخاصة تكنولوجيا التعلم العميق، بسرعة، وهو أمر لا ينفصل عن التقدم المستمر لأجهزة الكمبيوتر وأنظمة البرمجيات. وفي المستقبل المنظور، سيظل تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يعتمد على نموذج الابتكار المشترك الذي يجمع بين أنظمة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. تجدر الإشارة إلى أن أنظمة الكمبيوتر تعمل الآن على تمكين الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع وأكثر تعقيدًا، الأمر الذي لا يتطلب المزيد من ابتكار الأنظمة فحسب، بل يتطلب أيضًا التفكير المنهجي والمنهجية. وفي الوقت نفسه، يدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا تصميم الأنظمة المعقدة.
لقد لاحظنا أن معظم الدورات التدريبية الحالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وخاصة الدورات التدريبية المتعلقة بالتعلم العميق والتعلم الآلي، تركز بشكل أساسي على النظريات أو الخوارزميات أو التطبيقات ذات الصلة، كما أن الدورات التدريبية المتعلقة بالنظام نادرة. نأمل أن يؤدي مسار أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى جعل التعليم المتعلق بالذكاء الاصطناعي أكثر شمولاً وعمقًا، وذلك من أجل تعزيز تنمية المواهب بشكل مشترك عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والأنظمة.
تم تصميم هذه الدورة في المقام الأول لطلاب المرحلة الجامعية والدراسات العليا لمساعدة الطلاب على:
الفهم الكامل لبنية نظام الكمبيوتر الذي يدعم التعلم العميق، وتعلم تصميم النظام في إطار دورة الحياة الكاملة للتعلم العميق من خلال المشكلات العملية.
يقدم أعمالًا بحثية متطورة تجمع بين الأنظمة والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي للأنظمة وأنظمة الذكاء الاصطناعي، لمساعدة كبار الطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا في العثور على أسئلة بحثية ذات معنى وتحديدها بشكل أفضل.
تصميم المقررات التجريبية من منظور البحث المنهجي. شجع الطلاب على تنفيذ وحدات النظام وتحسينها من خلال تشغيل وتطبيق أطر العمل والمنصات والأدوات السائدة والأحدث لتحسين قدرتهم على حل المشكلات العملية بدلاً من مجرد فهم استخدام الأدوات.
المقررات الدراسية الأساسية: C/C++/Python، هندسة الكمبيوتر، مقدمة في الخوارزميات
تتضمن الدورة بشكل أساسي الوحدات الثلاث التالية:
الجزء الأول هو المعرفة الأساسية للذكاء الاصطناعي ونظرة عامة كاملة على أنظمة الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى التصميم المنهجي ومنهجية أنظمة التعلم العميق.
الجزء الثاني عبارة عن دورة متقدمة، بما في ذلك أحدث مجالات البحث عند تقاطع الأنظمة والذكاء الاصطناعي.
أما الجزء الثالث فهو الدورات التجريبية المساندة، بما في ذلك الأطر والمنصات والأدوات الأكثر شيوعًا، بالإضافة إلى سلسلة من المشاريع التجريبية.
سيركز محتوى الجزء الأول على المعرفة الأساسية، بينما سيتم تعديل محتوى الجزأين الآخرين ديناميكيًا مع التقدم التكنولوجي في الأوساط الأكاديمية والصناعة. سيتم تنظيم محتوى الجزأين الأخيرين في شكل معياري لتسهيل التعديل أو الجمع مع دورات علوم الكمبيوتر الأخرى (مثل مبادئ التجميع، وما إلى ذلك) كمذكرات محاضرات متقدمة أو مشاريع تدريب داخلي.
سيعتمد تصميم هذه الدورة أيضًا على نتائج الأبحاث وخبرة Microsoft Research Asia في تقاطع الذكاء الاصطناعي والأنظمة، بما في ذلك بعض المنصات والأدوات التي طورتها Microsoft ومعهد الأبحاث. كما تشجع الدورة المدارس والمعلمين الآخرين على إضافة وتعديل موضوعات أكثر تقدمًا أو تجارب أخرى وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة.
الدورة الأساسية
| رقم الدورة | اسم النشرة | ملاحظة |
| 1 | مقدمة الدورة | نظرة عامة على الدورة وأساسيات النظام/الذكاء الاصطناعي |
| 2 | نظرة عامة على نظام الذكاء الاصطناعي | تاريخ تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، أساسيات الشبكات العصبية، أساسيات أنظمة الذكاء الاصطناعي |
| 3 | أساسيات إطار حوسبة الشبكة العصبية العميقة | الانتشار العكسي والاشتقاق التلقائي، الموترات، الرسوم البيانية غير الحلقية الموجهة، أوراق وأنظمة الرسم البياني للتنفيذ: PyTorch، TensorFlow |
| 4 | عمليات المصفوفة وهندسة الكمبيوتر | عمليات المصفوفة، وحدة المعالجة المركزية/SIMD، GPGPU، ASIC/TPU الأوراق والأنظمة: Blas، TPU |
| 5 | خوارزمية التدريب الموزعة | توازي البيانات، توازي النماذج، توزيع SGD الأوراق والأنظمة: PipeDream |
| 6 | نظام التدريب الموزع | MPI، خوادم المعلمات، كل التخفيض، RDMA الأوراق والأنظمة: هوروفود |
| 7 | جدولة مجموعة الحوسبة غير المتجانسة ونظام إدارة الموارد | تشغيل مهام DNN على مجموعة: الحاويات، وتخصيص الموارد، وجدولة الأوراق والأنظمة: Kubeflow، OpenPAI، Gandiva |
| 8 | نظام اشتقاق التعلم العميق | الكفاءة وزمن الوصول والإنتاجية وأوراق النشر والأنظمة: TensorRT، TensorFlowLite، ONNX |
دورات متقدمة
| رقم الدورة | اسم النشرة | ملاحظة |
| 9 | تجميع وتحسين الرسوم البيانية الحسابية | IR، مطابقة نمط الرسم البياني الفرعي، مضاعفة المصفوفات وأوراق وأنظمة تحسين الذاكرة: XLA، MLIR، TVM، NNFusion |
| 10 | تحسين الضغط والتشتت للشبكات العصبية | ضغط النموذج، والتشتت، والتقليم |
| 11 | نظام التعلم الآلي الآلي | ضبط المعلمات الفائقة والبحث عن بنية الشبكة العصبية (NAS) الأوراق والأنظمة: Hyperband، SMAC، ENAX، AutoKeras، NNI |
| 12 | نظام التعلم المعزز | نظرية RL، أوراق وأنظمة نظام RL: AC3، RLLib، AlphaZero |
| 13 | الأمن والخصوصية | التعلم الموحد والأمن وأوراق الخصوصية والأنظمة: DeepFake |
| 14 | استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أنظمة الكمبيوتر | يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على مشاكل النظام التقليدية، ويتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على أوراق وأنظمة خوارزمية النظام: أنظمة الوسائط المتدفقة، وفهرسة قواعد البيانات، وضبط معلمات النظام، وتصميم الرقائق، وجدولة الموارد التنبؤية |
التجربة الأساسية
| رقم التجربة | اسم التجربة | ملاحظة |
| التجربة 1 | أمثلة على البدء باستخدام الأطر والأدوات | |
| التجربة 2 | تخصيص عملية موتر جديدة | |
| التجربة 3 | تنفيذ CUDA والتحسين | |
| التجربة 4 | تنفيذ أو تحسين AllReduce | |
| التجربة 5 | قم بتكوين الحاوية للتدريب السحابي أو إعداد الاستدلال | |
تجارب متقدمة
| التجربة 6 | تعلم كيفية استخدام نظام إدارة الجدولة | |
| التجربة 7 | تمرين مهمة التدريب الموزعة | |
| التجربة 8 | تمارين نظام التعلم الآلي الآلي | |
| التجربة 9 | تمارين تعزيز نظام التعلم | |
يعد الكتاب المدرسي "نظام الذكاء الاصطناعي" أحد الكتب المدرسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي المخطط لها في مجتمع مايكروسوفت لتعليم الذكاء الاصطناعي والبناء المشترك. لقد لاحظنا أن معظم الكتب المدرسية الحالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وخاصة الدورات التدريبية المتعلقة بالتعلم العميق والتعلم الآلي، تركز بشكل أساسي على النظريات أو الخوارزميات أو التطبيقات ذات الصلة، كما أن الكتب المدرسية المتعلقة بالنظام نادرة. نأمل أن تتمكن الكتب المدرسية الخاصة بنظام الذكاء الاصطناعي من جعل تعليم نظام الذكاء الاصطناعي أكثر منهجية وعالمية، وذلك من أجل تعزيز تنمية المواهب بشكل مشترك عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والأنظمة.
تم نشر النسخة الورقية من الكتاب المدرسي "تصميم نظام التعلم العميق: النظرية والتطبيق" مرحبا بكم في قراءته!
<يحدد لاحقا>
يرحب هذا المشروع بالمساهمات والاقتراحات تتطلب منك معظم المساهمات الموافقة على اتفاقية ترخيص المساهم (CLA) التي تعلن أن لديك الحق في منحنا حقوق استخدام مساهمتك، وهو ما تفعله بالفعل. لمزيد من التفاصيل، قم بزيارة https://. cla.opensource.microsoft.com.
عند إرسال طلب سحب، سيحدد روبوت CLA تلقائيًا ما إذا كنت بحاجة إلى تقديم CLA وتزيين PR بشكل مناسب (على سبيل المثال، التحقق من الحالة، التعليق). ما عليك سوى اتباع التعليمات التي يقدمها الروبوت. ما عليك سوى القيام بذلك مرة واحدة عبر جميع اتفاقيات إعادة الشراء باستخدام CLA الخاص بنا.
اعتمد هذا المشروع قواعد سلوك Microsoft Open Source لمزيد من المعلومات، راجع الأسئلة الشائعة حول قواعد السلوك أو اتصل بـ [email protected] إذا كانت لديك أي أسئلة أو تعليقات إضافية.
تمنحك Microsoft وأي مساهمين ترخيصًا لوثائق Microsoft والمحتويات الأخرى الموجودة في هذا المستودع بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 International Public License، راجع ملف الترخيص، وتمنحك ترخيصًا لأي تعليمات برمجية في المستودع بموجب ترخيص MIT، راجع ملف رمز الترخيص.
قد تكون Microsoft وWindows وMicrosoft Azure و/أو منتجات وخدمات Microsoft الأخرى المشار إليها في الوثائق علامات تجارية أو علامات تجارية مسجلة لشركة Microsoft في الولايات المتحدة و/أو بلدان أخرى، ولا تمنحك تراخيص هذا المشروع حقوق استخدام أي منها يمكن العثور على أسماء Microsoft أو شعاراتها أو علاماتها التجارية على الإرشادات العامة للعلامات التجارية الخاصة بشركة Microsoft على https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=254653.
يمكن العثور على معلومات الخصوصية على https://privacy.microsoft.com/en-us/
تحتفظ Microsoft وأي مساهمين بجميع الحقوق الأخرى، سواء بموجب حقوق الطبع والنشر أو براءات الاختراع أو العلامات التجارية الخاصة بهم، سواء كان ذلك ضمنيًا أو حكميًا أو غير ذلك.
