اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی بهینهسازی مدلهای AI برای GPU
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی مدلهای AI برای GPU
موضوع کلی: تکامل نرمافزار و سختافزار کامپیوترهای شخصی
موضوع میانی: AI و یادگیری ماشین در GPU
📋 سرفصلهای دوره
- 1. بهینهسازی مدلهای AI برای GPU
- 2. مقدمهای بر پردازندههای گرافیکی (GPU)
- 3. معماریهای GPU: NVIDIA و AMD
- 4. نحوه عملکرد GPU در محاسبات موازی
- 5. نرمافزارهای توسعه GPU: CUDA و OpenCL
- 6. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit
- 7. نصب و پیکربندی OpenCL SDK
- 8. مفاهیم پایهای برنامهنویسی CUDA
- 9. مفاهیم پایهای برنامهنویسی OpenCL
- 10. استفاده از کتابخانههای CUDA برای جبر خطی
- 11. استفاده از کتابخانههای OpenCL برای جبر خطی
- 12. بهینهسازی حافظه در GPU
- 13. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در CUDA
- 14. استفاده از حافظه محلی در OpenCL
- 15. استفاده از حافظه جهانی در GPU
- 16. استراتژیهای کاهش انتقال داده بین CPU و GPU
- 17. استفاده از انتقال داده ناهمزمان در CUDA
- 18. استفاده از انتقال داده ناهمزمان در OpenCL
- 19. تکنیکهای موازیسازی مدلهای AI
- 20. تقسیم دادهها در GPU
- 21. تقسیم مدلها در GPU
- 22. استفاده از الگوریتمهای کاهش در GPU
- 23. بهینهسازی هستههای محاسباتی (Kernels) در CUDA
- 24. بهینهسازی هستههای محاسباتی در OpenCL
- 25. استفاده از پروفایلر برای شناسایی گلوگاهها در GPU
- 26. استفاده از Nsight Systems برای پروفایلینگ CUDA
- 27. استفاده از Intel VTune Amplifier برای پروفایلینگ OpenCL
- 28. بهینهسازی شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) برای GPU
- 29. بهینهسازی شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای GPU
- 30. بهینهسازی شبکههای عصبی ترانسفورمر برای GPU
- 31. استفاده از کتابخانههای یادگیری عمیق برای GPU: TensorFlow و PyTorch
- 32. بهینهسازی TensorFlow برای GPU
- 33. بهینهسازی PyTorch برای GPU
- 34. بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین برای GPU: scikit-learn
- 35. استفاده از Accelerate در PyTorch برای توزیع آموزش
- 36. استفاده از Horovod برای توزیع آموزش TensorFlow
- 37. بهینهسازی مصرف انرژی در GPU
- 38. مدیریت حافظه در GPU برای کاهش مصرف انرژی
- 39. استفاده از تکنیکهای کاهش دقت محاسباتی در GPU
- 40. بهینهسازی عملکرد GPU در سیستمهای ابری
- 41. استفاده از Amazon SageMaker برای آموزش مدلهای AI در GPU
- 42. استفاده از Google Cloud TPU برای آموزش مدلهای AI
- 43. بهینهسازی برای دستگاههای Edge با GPU
- 44. استفاده از NVIDIA Jetson برای اجرای مدلهای AI در Edge
- 45. استفاده از Raspberry Pi با GPU برای اجرای مدلهای AI در Edge
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.