کتاب استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی مدل‌های DL به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی مدل‌های DL

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و انواع مدل‌ها (CNN, RNN, Transformer)
• 3. تفاوت آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق
• 4. چالش‌های عملکرد در استنتاج مدل‌های DL (Performance Bottlenecks)
• 5. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC) در زمینه هوش مصنوعی
• 6. سخت‌افزارهای تسریع‌کننده برای یادگیری عمیق (CPU در مقابل GPU)
• 7. معماری GPU و نقش آن در تسریع DL
• 8. مفاهیم اولیه CUDA و نقش آن در برنامه‌نویسی GPU
• 9. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار در دنیای واقعی
• 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های استنتاجی (Latency, Throughput)
• 11. مقدمه‌ای بر اکوسیستم بهینه‌سازی NVIDIA برای DL
• 12. مرور کلی بر اهداف و محتوای دوره
• 13. TensorRT چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟
• 14. مزایای کلیدی TensorRT: کاهش تأخیر و افزایش توان عملیاتی
• 15. معماری کلی TensorRT: Parser, Builder, Engine
• 16. فرآیند بهینه‌سازی گراف محاسباتی توسط TensorRT
• 17. لایه‌ها و عملیات‌های پشتیبانی شده توسط TensorRT
• 18. درک انواع داده در TensorRT: FP32, FP16, INT8
• 19. TensorRT SDK: اجزا و ابزارهای آن
• 20. راه‌اندازی محیط توسعه TensorRT در لینوکس
• 21. راه‌اندازی محیط توسعه TensorRT در ویندوز (اختیاری)
• 22. مقایسه TensorRT با سایر موتورهای استنتاجی (ONNX Runtime, OpenVINO)
• 23. آشنایی با فرمت ONNX و نقش آن در TensorRT
• 24. مراحل کلی تبدیل مدل DL به موتور TensorRT
• 25. معرفی ONNX (Open Neural Network Exchange) و اهداف آن
• 26. اکوسیستم ONNX: ابزارها و فرمت استاندارد
• 27. صادرات مدل‌های PyTorch به فرمت ONNX
• 28. جزئیات پارامترهای صادرات ONNX از PyTorch
• 29. صادرات مدل‌های TensorFlow/Keras به فرمت ONNX
• 30. کار با ابزارهای تبدیل TensorFlow به ONNX
• 31. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های ONNX (ONNX Checker)
• 32. بصری‌سازی گراف ONNX با Netron
• 33. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در صادرات ONNX
• 34. آماده‌سازی مدل برای تبدیل به TensorRT: تاشدن ثابت‌ها (Constant Folding)
• 35. بهینه‌سازی گراف ONNX پیش از تبدیل به TensorRT
• 36. معرفی ONNX-TensorRT Parser در TensorRT
• 37. چگونگی استفاده از ONNX Parser برای بارگذاری مدل
• 38. مدیریت ورودی و خروجی‌های مدل در ONNX
• 39. مثال عملی: تبدیل یک مدل ساده PyTorch/TensorFlow به ONNX
• 40. معرفی API پایتون TensorRT
• 41. اصول استفاده از Builder در TensorRT
• 42. ساخت شیء Network در TensorRT
• 43. تعریف ورودی‌ها و خروجی‌های شبکه
• 44. پیکربندی پارامترهای Builder: حداکثر اندازه دسته (Max Batch Size)
• 45. پیکربندی فضای کاری (Workspace) برای بهینه‌سازی حافظه
• 46. انتخاب دقت‌های محاسباتی (Precision) برای Builder
• 47. ساخت و بهینه‌سازی Engine توسط Builder
• 48. سریال‌سازی (Serialization) موتور TensorRT به فایل
• 49. دی‌سریال‌سازی (Deserialization) موتور TensorRT از فایل
• 50. مفهوم Execution Context و نقش آن در استنتاج
• 51. مدیریت بافرها: حافظه میزبان (Host) و دستگاه (Device)
• 52. تخصیص و انتقال داده‌ها به GPU
• 53. اجرای استنتاج همزمان و ناهمزمان با CUDA Stream
• 54. مثال عملی: استنتاج یک مدل طبقه‌بندی تصویر با Python API
• 55. بررسی عملکرد موتور TensorRT ساخته شده
• 56. مدیریت خطاهای رایج در ساخت موتور TensorRT
• 57. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون (Quantization) در شبکه‌های عصبی
• 58. مزایای کوانتیزاسیون INT8: سرعت و کاهش مصرف حافظه
• 59. انواع کوانتیزاسیون: پس از آموزش (PTQ) و حین آموزش (QAT)
• 60. کوانتیزاسیون TensorRT: PTQ و روش‌های آن
• 61. فرآیند کالیبراسیون INT8 در TensorRT
• 62. معرفی کلاس IInt8Calibrator و پیاده‌سازی آن
• 63. آماده‌سازی مجموعه داده کالیبراسیون
• 64. نوشتن اسکریپت DataLoader برای کالیبراسیون
• 65. پیکربندی Builder برای فعال‌سازی کوانتیزاسیون INT8
• 66. اجرای فرآیند کالیبراسیون و تولید جدول مقیاس‌گذاری
• 67. ارزیابی دقت مدل INT8 در مقابل مدل FP32
• 68. عیب‌یابی و رفع مشکلات دقت در کوانتیزاسیون INT8
• 69. راهکارهای بهبود دقت مدل‌های کوانتیزه شده
• 70. تفاوت‌های کوانتیزاسیون TensorRT با سایر فریم‌ورک‌ها
• 71. بررسی عملکرد (Latency, Throughput) مدل‌های INT8
• 72. نکات پیشرفته در کالیبراسیون INT8
• 73. انتخاب بهترین دقت برای استقرار (FP32, FP16, INT8)
• 74. توسعه افزونه‌های سفارشی (Custom Plugins) در TensorRT
• 75. زمان نیاز به افزونه‌های سفارشی: عملیات‌های غیرپشتیبانی شده
• 76. ساخت یک افزونه سفارشی: تعریف لایه و پیاده‌سازی آن در CUDA
• 77. ثبت افزونه سفارشی در TensorRT
• 78. استفاده از افزونه‌های سفارشی در Python API
• 79. مدیریت ابعاد پویا (Dynamic Shapes) در TensorRT
• 80. پیکربندی پروفایل‌های ابعاد پویا
• 81. استنتاج چند جریانه (Multi-Stream Inference)
• 82. استراتژی‌های دسته‌بندی (Batching) بهینه
• 83. بهینه‌سازی مصرف حافظه برای مدل‌های بزرگ
• 84. پروفایل‌سازی عملکرد موتور TensorRT با NVIDIA Nsight Systems
• 85. تحلیل گزارش‌های Nsight Systems برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 86. استقرار مدل‌های TensorRT روی دستگاه‌های لبه‌ای (NVIDIA Jetson)
• 87. معرفی NVIDIA Triton Inference Server
• 88. استقرار مدل‌های TensorRT با Triton Inference Server
• 89. مدیریت مدل و API Triton
• 90. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی مدل‌های TensorRT
• 91. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای بهینه‌سازی با TensorRT
• 92. معرفی به قابلیت‌های جدید TensorRT در نسخه‌های اخیر
• 93. استفاده از TensorRT برای مدل‌های Transformer
• 94. پیاده‌سازی استنتاج موازی و توزیع‌شده با TensorRT
• 95. نکات امنیتی در استقرار مدل‌های بهینه شده
• 96. مدیریت نسخه‌ها و سازگاری مدل‌ها
• 97. چالش‌های پیش‌رو در بهینه‌سازی DL و راه‌حل‌ها
• 98. منابع آموزشی بیشتر و انجمن‌های پشتیبانی TensorRT
• 99. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی
• 100. مروری بر استراتژی‌های کلیدی بهینه‌سازی مدل (کوانتیزاسیون، فیوژن و هرس کردن)

آینده یادگیری عمیق در دستان شماست: با TensorRT سرعت را فتح کنید!

آیا می‌خواهید مدل‌های یادگیری عمیق شما سریع‌تر، کارآمدتر و با قدرت پردازشی کمتری اجرا شوند؟ آیا به دنبال راهی هستید تا عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی خود را به سطح جدیدی ارتقا دهید؟ دوره آموزشی “استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی مدل‌های DL” دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در دنیای امروز، سرعت و کارایی حرف اول را می‌زند. این موضوع در حوزه یادگیری عمیق نیز صدق می‌کند. با استفاده از TensorRT، می‌توانید مدل‌های پیچیده خود را بهینه کرده و آن‌ها را با سرعت باورنکردنی روی سخت‌افزارهای مختلف اجرا کنید. این دوره، شما را گام به گام با این ابزار قدرتمند آشنا می‌کند و به شما کمک می‌کند تا از تمام ظرفیت‌های آن بهره‌مند شوید.

درباره دوره:

این دوره جامع، شما را از اصول اولیه TensorRT تا تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق راهنمایی می‌کند. شما با نحوه تبدیل مدل‌ها به TensorRT، بهینه‌سازی لایه‌ها، استفاده از روش‌های کوانتیزاسیون و در نهایت، استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های مختلف آشنا خواهید شد. این دوره شامل مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به طور کامل درک کرده و مهارت‌های خود را تقویت کنید.

موضوعات کلیدی:

• آشنایی با مفاهیم محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
• معرفی TensorRT و جایگاه آن در بهینه‌سازی مدل‌های DL
• نحوه تبدیل مدل‌های TensorFlow و PyTorch به TensorRT
• بهینه‌سازی لایه‌های مختلف مدل با استفاده از TensorRT
• کوانتیزاسیون مدل‌ها برای افزایش سرعت و کاهش حافظه
• استفاده از CUDA و cuDNN برای تسریع محاسبات
• استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های مختلف (Cloud, Edge)
• عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در بهینه‌سازی با TensorRT
• بهترین روش‌ها و الگوهای طراحی برای بهینه‌سازی مدل‌های DL
• مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی

مخاطبان دوره:

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی برق و سایر رشته‌های مرتبط
• مهندسان یادگیری عمیق و متخصصان هوش مصنوعی
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال بهبود عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی خود هستند
• پژوهشگرانی که در زمینه یادگیری عمیق و محاسبات سطح بالا فعالیت می‌کنند
• افرادی که به یادگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های DL علاقه‌مند هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای بسیاری برای شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش سرعت و کارایی مدل‌های DL: با استفاده از TensorRT، می‌توانید سرعت اجرای مدل‌های خود را به طور چشمگیری افزایش دهید و از منابع سخت‌افزاری خود بهینه‌تر استفاده کنید.
• بهبود عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی: مدل‌های بهینه‌شده با TensorRT می‌توانند عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی شما را بهبود بخشیده و تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند.
• کسب مهارت‌های مورد نیاز بازار کار: TensorRT یکی از ابزارهای پرکاربرد در صنعت یادگیری عمیق است و یادگیری آن می‌تواند فرصت‌های شغلی جدیدی را برای شما فراهم کند.
• یادگیری از متخصصان مجرب: این دوره توسط متخصصان با تجربه در زمینه یادگیری عمیق و محاسبات سطح بالا تدریس می‌شود و شما می‌توانید از دانش و تجربه آن‌ها بهره‌مند شوید.
• دسترسی به مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی: این دوره شامل مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به طور کامل درک کرده و مهارت‌های خود را تقویت کنید.
• ارتقای رزومه و افزایش اعتبار حرفه‌ای: با گذراندن این دوره و کسب مهارت در TensorRT، می‌توانید رزومه خود را قوی‌تر کرده و اعتبار حرفه‌ای خود را افزایش دهید.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: با بهینه‌سازی مدل‌های خود، می‌توانید زمان آموزش و اجرای آن‌ها را کاهش داده و در هزینه‌های مربوط به سخت‌افزار و انرژی صرفه‌جویی کنید.

سرفصل‌های دوره:

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل با TensorRT آشنا شده و مهارت‌های خود را در زمینه بهینه‌سازی مدل‌های DL ارتقا دهید. در اینجا به برخی از سرفصل‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و معماری‌های موازی
2. آشنایی با GPU و CUDA: زیرساخت‌های ضروری برای TensorRT
3. معرفی TensorRT: معماری، ویژگی‌ها و کاربردها
4. نصب و راه‌اندازی TensorRT
5. تبدیل مدل‌های TensorFlow به TensorRT
6. تبدیل مدل‌های PyTorch به TensorRT
7. بررسی لایه‌های پشتیبانی شده در TensorRT
8. بهینه‌سازی لایه‌های Convolutional
9. بهینه‌سازی لایه‌های Pooling
10. بهینه‌سازی لایه‌های Fully Connected
11. بهینه‌سازی لایه‌های Recurrent Neural Network (RNN)
12. بهینه‌سازی لایه‌های Transformer
13. کوانتیزاسیون INT8: کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
14. کوانتیزاسیون FP16: تعادل بین دقت و سرعت
15. کالیبراسیون کوانتیزاسیون: حفظ دقت مدل در کوانتیزاسیون
16. استفاده از CUDA Graphs برای تسریع محاسبات
17. ادغام لایه‌ها (Layer Fusion): کاهش سربار محاسباتی
18. بهینه‌سازی حافظه: مدیریت کارآمد حافظه GPU
19. استفاده از Dynamic Shapes: انعطاف‌پذیری در اندازه ورودی
20. پروفایل‌گیری مدل‌ها: شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
21. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در TensorRT
22. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در Cloud
23. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در Edge Devices
24. بهینه‌سازی برای Nvidia Jetson
25. بهینه‌سازی برای Raspberry Pi
26. استفاده از TensorRT در Docker
27. ادغام TensorRT با CUDA Toolkit
28. ادغام TensorRT با cuDNN
29. مقایسه TensorRT با سایر فریم‌ورک‌های بهینه‌سازی (ONNX Runtime, TVM)
30. بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌های Object Detection
31. بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌های Image Segmentation
32. بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌های Natural Language Processing (NLP)
33. پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل Image Classification
34. پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل Object Detection
35. پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل NLP
36. و ده‌ها سرفصل دیگر…

همین حالا در دوره “استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی مدل‌های DL” ثبت‌نام کنید و قدرت یادگیری عمیق را در دستان خود بگیرید! (لینک ثبت‌نام)

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs