کتاب اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اشکال‌زدایی: معرفی و اهمیت
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق و مدل‌ها
• 3. نصب و راه‌اندازی ابزارهای اشکال‌زدایی (Python, IDEs)
• 4. محیط‌های مجازی و مدیریت وابستگی‌ها
• 5. اصول اولیه خطایابی در پایتون
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 7. ساختار داده و تنسورها
• 8. عملیات ریاضیاتی بر روی تنسورها
• 9. ایجاد و مدیریت مدل‌های ساده
• 10. اشکال‌زدایی خطاهای رایج در ساخت مدل
• 11. آموزش و اعتبارسنجی داده‌ها
• 12. معیارهای ارزیابی مدل
• 13. مبانی خطایابی در حلقه آموزش
• 14. بهینه‌سازها و تنظیمات مربوطه
• 15. پیاده‌سازی یک حلقه آموزش ساده
• 16. ابزارهای لاگ‌گیری و مانیتورینگ
• 17. تجزیه و تحلیل داده‌های لاگ
• 18. اشکال‌زدایی در زمان اجرا (Runtime Debugging)
• 19. استفاده از breakpoint ها و step-through
• 20. بررسی متغیرها و ساختار داده‌ها
• 21. اشکال‌زدایی حافظه (Memory Debugging)
• 22. شناسایی نشت حافظه (Memory Leaks)
• 23. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 24. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling)
• 25. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی
• 26. اندازه‌گیری زمان اجرا
• 27. بهینه‌سازی عملکرد کد
• 28. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 30. اشکال‌زدایی CNN ها
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. اشکال‌زدایی RNN ها
• 33. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
• 34. اشکال‌زدایی Transformer ها
• 35. استفاده از TensorBoard
• 36. استفاده از کتابخانه های اشکال زدایی PyTorch و TensorFlow
• 37. تجسم داده‌ها و مدل‌ها
• 38. اشکال‌زدایی داده‌ها و پیش‌پردازش
• 39. بررسی و رفع خطاهای پیش‌پردازش
• 40. اهمیت انتخاب داده‌های صحیح
• 41. مدیریت و اعتبار سنجی مجموعه داده‌ها
• 42. تشخیص و رسیدگی به داده‌های نویزی
• 43. اشکال‌زدایی داده‌های از دست رفته
• 44. تکنیک‌های افزایش داده‌ها (Data Augmentation)
• 45. اشکال‌زدایی مشکلات مربوط به افزایش داده‌ها
• 46. ارزیابی و انتخاب مدل
• 47. اشکال‌زدایی مشکلات Overfitting
• 48. اشکال‌زدایی مشکلات Underfitting
• 49. تنظیم هایپرپارامترها و اهمیت آن
• 50. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Grid Search
• 51. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Random Search
• 52. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Bayesian Optimization
• 53. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
• 54. انتخاب تابع از دست دادن مناسب
• 55. اشکال‌زدایی در محیط‌های توزیع شده
• 56. اشکال‌زدایی در محیط‌های GPU
• 57. نصب و پیکربندی CUDA و cuDNN
• 58. اشکال‌زدایی خطاهای GPU
• 59. بهینه‌سازی کد برای GPU
• 60. استفاده از چند GPU
• 61. اشکال‌زدایی مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 62. مدل‌های بزرگ و مشکلات مربوطه
• 63. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 64. تکنیک‌های کاهش حافظه (Mixed Precision Training)
• 65. تکنیک‌های سریال‌سازی و بارگذاری مدل (Checkpointing)
• 66. اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. استفاده از کتابخانه‌های DDP و Horovod
• 68. معرفی کتابخانه‌های تخصصی اشکال‌زدایی
• 69. اشکال‌زدایی در زمان استنتاج
• 70. بهینه‌سازی استنتاج (Inference)
• 71. آزمایش‌های A/B و ارزیابی آنلاین
• 72. آزمایش واحد (Unit Testing)
• 73. تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 74. تست end-to-end
• 75. استفاده از ابزارهای تست خودکار
• 76. معرفی تکنیک‌های خطایابی پیشرفته
• 77. استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل static
• 78. شناسایی باگ‌ها با استفاده از linters
• 79. مبانی استراتژی‌های اشکال‌زدایی
• 80. تشخیص و جداسازی خطاها
• 81. استفاده از خطایابی تطبیقی
• 82. بهره‌وری در اشکال‌زدایی
• 83. ساخت و استفاده از گزارش اشکال‌زدایی
• 84. اشکال‌زدایی با استفاده از CI/CD
• 85. اشکال‌زدایی در پروژه‌های تیمی
• 86. همکاری در فرآیند اشکال‌زدایی
• 87. بررسی خطاهای امنیتی
• 88. اشکال زدایی در مدل‌های GAN
• 89. اشکال زدایی در مدل‌های Reinforcement Learning
• 90. ابزارها و روش‌های اشکال‌زدایی در برنامه‌های کاربردی
• 91. بهترین روش‌ها و دستورالعمل‌ها برای اشکال‌زدایی
• 92. معرفی ابزارهای اشکال زدایی پیشرفته
• 93. بررسی تکنیک‌های پیشرفته در اشکال زدایی
• 94. بهبود عملکرد و بهینه سازی کد با ابزارهای اشکال‌زدایی
• 95. اشکال‌زدایی در مسائل خاص (NLP, Computer Vision)
• 96. نگاهی به آینده اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق
• 97. خلاصه و مرور مطالب دوره
• 98. مروری بر منابع و مراجع مفید
• 99. پروژه‌های عملی برای تمرین و یادگیری
• 100. سوالات متداول و پاسخ‌ها