دوره آموزش جامع هرس و بهینهسازی شبکههای عصبی عمیق برای افزایش سرعت و کاهش حجم مدل همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع هرس و بهینهسازی شبکههای عصبی عمیق برای افزایش سرعت و کاهش حجم مدل
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته
موضوع میانی: بهینهسازی و هرس شبکههای عصبی (Neural Network Pruning)
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای فشرده‌سازی و بهینهسازی مدل‌های یادگیری عمیق
- 2. آشنایی با ساختار شبکههای عصبی، اضافه‌پارامترها (Overparameterization) و ضرورت هرس
- 3. معیارهای حساسیت‌سنجی و اهمیت‌سنجی وزن‌ها (Magnitude-based Pruning)
- 4. هرس ساختاریافته (Structured Pruning) در برابر هرس غیرساختاریافته (Unstructured Pruning)
- 5. روش‌های هرس در حین آموزش (Pruning during Training) و تنظیم دقیق تکراری (Iterative Pruning)
- 6. هفته‌سازی الگوریتم‌های هرس مبتنی بر مشتق (Gradient-based Pruning) و ماتریس هسین
- 7. استفاده از تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) و جریمه‌های L1/L2 در حذف وزن‌های زاید
- 8. حذف نورون‌ها، کانال‌ها و فیلترهای کامل در شبکههای کانولوشنال (CNN)
- 9. هرس مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention) و ترنسفورمرها (Transformers)
- 10. تکنیک‌های دانش‌پویا (Knowledge Distillation) به عنوان مکمل فرآیند هرس مدل
- 11. کوانتیزاسیون (Quantization) و ترکیب آن با هرس برای حداکثر بهینهسازی سخت‌افزاری
- 12. مفاهیم فرضیه بلیت بخت‌آزمایی (Lottery Ticket Hypothesis) و یافتن زیرشبکه‌های بهینه
- 13. کاهش مصرف حافظه، پهنای باند و ردپای کربنی مدل‌های هوش مصنوعی
- 14. پیاده‌سازی عملی هرس مدل با استفاده از کتابخانه‌های پایور، تای‌تورچ (PyTorch) و TensorFlow
- 15. بهینهسازی سرعت استنتاج (Inference) روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices) و سخت‌افزارهای محدود
- 16. ارزیابی افت دقت (Accuracy Drop) و روش‌های جبران عملکرد مدل پس از هرس
- 17. تنظیم هایپرپارامترهای بهینهسازی و خودکارسازی فرآیند هرس (AutoPruning)
- 18. مستندسازی نتایج، بنچمارک‌گیری و مقایسه کارایی مدل اصلی و مدل هرس‌شده
- 19. پیاده‌سازی خطوط لوله (Pipelines) استقرار مدل‌های بهینهسازی شده در محیط‌های تولیدی
- 20. پروژه جامع: هرس، بهینهسازی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی عمیق سنگین برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.