اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملی فشرده‌سازی و افزایش بهره‌وری شبکه‌های عصبی (Pruning)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی فشرده‌سازی و افزایش بهره‌وری شبکه‌های عصبی (Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های محاسباتی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های فشرده‌سازی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 2. محدودیت‌های سخت‌افزاری و چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه در پراکندگی وزن‌ها و ساختار شبکه‌های عصبی
• 4. طبقه‌بندی روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی
• 5. تحلیل اثرات هرس کردن بر دقت و کارایی مدل
• 6. معرفی روش هرس کردن بدون ساختار و وزن‌های صفر
• 7. روش‌های هرس کردن ساختاریافته و حذف کانال‌ها و فیلترها
• 8. معیارهای ارزیابی اهمیت وزن‌ها در شبکه
• 9. الگوریتم‌های هرس کردن مبتنی بر بزرگی وزن‌ها
• 10. به‌کارگیری استراتژی‌های هرس کردن مبتنی بر گرادیان
• 11. روش‌های هرس کردن در حین آموزش و پس از آموزش
• 12. مفهوم پراکندگی در لایه‌های کانولوشنی
• 13. تأثیر هرس کردن بر لایه‌های کاملاً متصل
• 14. استفاده از الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای شناسایی وزن‌های کم‌اهمیت
• 15. پیاده‌سازی هرس کردن با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد یادگیری عمیق
• 16. تنظیم دقیق مدل پس از عملیات هرس کردن برای بازیابی دقت
• 17. بررسی نرخ هرس کردن و تأثیر آن بر پیچیدگی محاسباتی
• 18. استراتژی‌های هرس کردن تدریجی و گام‌به‌گام
• 19. ارزیابی مدل‌های هرس شده از نظر مصرف حافظه
• 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استنتاج مدل‌های فشرده
• 21. روش‌های هرس کردن مبتنی بر اهمیت نورون‌ها
• 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از ماسک‌های باینری
• 23. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پراکنده روی سخت‌افزارهای تخصصی
• 24. روش‌های نرم‌افزاری برای شتاب‌دهی به عملیات ماتریسی پراکنده
• 25. مقایسه عملکرد مدل‌های هرس شده با مدل‌های فشرده‌نشده
• 26. به‌کارگیری تکنیک‌های منظم‌سازی برای ایجاد پراکندگی در وزن‌ها
• 27. تحلیل پایداری مدل‌های هرس شده در مواجهه با داده‌های نویزدار
• 28. روش‌های ترکیب هرس کردن با کوانتیزاسیون برای بهره‌وری بیشتر
• 29. بررسی تأثیر ساختار شبکه بر میزان فشرده‌سازی
• 30. اصول طراحی شبکه‌های عصبی با قابلیت هرس‌پذیری بالا
• 31. روش‌های خودکار برای یافتن نرخ بهینه هرس کردن
• 32. مطالعه موردی هرس کردن شبکه‌های عصبی برای پردازش تصویر
• 33. کاربرد فشرده‌سازی در مدل‌های هوش مصنوعی برای سامانه‌های تعبیه شده
• 34. ارزیابی دقت مدل پس از حذف وزن‌های کم‌تأثیر
• 35. تکنیک‌های بازیابی دقت در مدل‌های هرس شده با استفاده از دانش تقطیری
• 36. نقش توابع زیان در تشویق پراکندگی وزن‌ها
• 37. روش‌های تحلیل حساسیت لایه‌ها نسبت به هرس کردن
• 38. پیاده‌سازی عملی هرس کردن ساختاریافته در فریم‌ورک‌های متداول
• 39. بررسی محدودیت‌های تئوریک در کاهش حجم مدل‌ها
• 40. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 41. استفاده از راهکارهای بومی برای بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند
• 42. مستندسازی و گزارش‌دهی عملکرد مدل‌های فشرده‌سازی شده
• 43. چشم‌انداز آینده فشرده‌سازی در توسعه سامانه‌های هوشمند ملی