دوره روش‌های نوین مدل‌سازی داده با شبکه‌های تنسوری (Tensor Networks) و کاربرد آن در یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین مدل‌سازی داده با شبکه‌های تنسوری (Tensor Networks) و کاربرد آن در یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌های پیچیده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریاضی و جبر خطی در تحلیل داده‌های چندبعدی
• 2. معرفی ساختارهای تنسوری و مرتبه تنسورها
• 3. ضرب‌های تنسوری و عملیات پایه در محاسبات عددی
• 4. تجزیه مقادیر منفرد تنسوری و کاربرد آن در کاهش ابعاد
• 5. تجزیه تاکر و نمایش فشرده داده‌های پیچیده
• 6. شبکه‌های تنسوری و نمودارهای نمایش محاسبات
• 7. معرفی شبکه تنسوری زنجیره‌ای (MPS) در مدل‌سازی داده‌ها
• 8. ساختار درخت تنسوری و سلسله‌مراتب نمایش اطلاعات
• 9. شبکه‌های تنسوری با ساختار گراف عمومی
• 10. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در فضای تنسورها
• 11. پیوند شبکه‌های تنسوری با یادگیری عمیق
• 12. مدل‌سازی لایه‌های عصبی به کمک عملیات تنسوری
• 13. کاهش تعداد پارامترها در شبکه‌های عصبی با استفاده از شبکه‌های تنسوری
• 14. تنسورهای وزن و نقش آن‌ها در فشرده‌سازی مدل‌ها
• 15. آموزش شبکه‌های عصبی با ساختار تنسوری
• 16. تکنیک‌های پس‌انتشار خطا در شبکه‌های تنسوری
• 17. تحلیل پایداری عددی در محاسبات شبکه‌های تنسوری
• 18. روش‌های تقریب تنسوری برای داده‌های با ابعاد بالا
• 19. مقایسه روش‌های تجزیه کلاسیک با شبکه‌های تنسوری
• 20. کاربرد شبکه‌های تنسوری در پردازش سیگنال و تصویر
• 21. استفاده از شبکه‌های تنسوری در تحلیل سری‌های زمانی
• 22. مدیریت حافظه در محاسبات تنسوری مقیاس بزرگ
• 23. بهینه‌سازی محاسبات تنسوری با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 24. پیاده‌سازی شبکه‌های تنسوری در محیط‌های محاسباتی مبتنی بر GPU
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنسوری در وظایف یادگیری نظارت‌شده
• 26. تحلیل ویژگی‌های آماری داده‌ها با ابزارهای تنسوری
• 27. روش‌های کلاسیک بازنگری‌شده در بستر شبکه‌های تنسوری
• 28. تطبیق روش‌های مدل‌سازی کلاسیک با نیازهای هوش مصنوعی مدرن
• 29. نظارت بر همگرایی مدل‌های مبتنی بر شبکه تنسوری
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری در یادگیری عمیق تنسوری
• 31. تلفیق دانش دامنه با مدل‌های یادگیری ماشین تنسوری
• 32. آینده پژوهی در حوزه محاسبات تنسوری و یادگیری داده‌محور
• 33. اخلاق در توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی و مدل‌سازی داده‌ها
• 34. رعایت استانداردهای ملی در تولید و پردازش داده‌های حساس
• 35. نقش شبکه‌های تنسوری در بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی کشور