کتاب راهکارهای عملیاتی افزایش بهره‌وری در توسعه هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای سخت‌افزاری و سیستم‌عامل ویندوز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی افزایش بهره‌وری در توسعه هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای سخت‌افزاری و سیستم‌عامل ویندوز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و سخت‌افزارهای پردازشی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی سخت‌افزاری هوش مصنوعی و معماری پردازشگرهای مدرن
  • 2. نقش واحدهای پردازش عصبی NPU در شتاب‌دهی به مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. بررسی تخصصی معماری پردازنده‌های سری Intel Core Ultra و قابلیت‌های هوش مصنوعی
  • 4. آشنایی با پلتفرم ویندوز برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
  • 5. بهینه‌سازی محیط توسعه در ویندوز برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدیریت منابع سخت‌افزاری و بررسی کارایی سیستم در اجرای مدل‌های محلی
  • 7. نصب و پیکربندی WSL2 برای اجرای محیط‌های لینوکسی در ویندوز
  • 8. استفاده از Windows Subsystem for Linux جهت اجرای کتابخانه‌های هوش مصنوعی
  • 9. معرفی ابزارهای مانیتورینگ سخت‌افزار در ویندوز برای تحلیل عملکرد مدل
  • 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی گرافیکی برای آموزش مدل‌های سبک
  • 11. کار با درایورهای بهینه شده برای پردازش‌های هوش مصنوعی در ویندوز
  • 12. آشنایی با Windows ML و چارچوب‌های توسعه بومی در محیط ویندوز
  • 13. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ONNX Runtime
  • 14. تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای کم‌مصرف
  • 15. استفاده از ابزارهای مایکروسافت برای تحلیل داده‌های حجیم در ویندوز
  • 16. به‌کارگیری Copilot در محیط ویندوز برای تسریع فرایند کدنویسی
  • 17. یکپارچه‌سازی ابزارهای مدیریت پروژه با محیط توسعه هوش مصنوعی
  • 18. بررسی امنیت داده‌ها در پردازش‌های محلی و قوانین صیانت از اطلاعات
  • 19. راهکارهای کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 20. استفاده از قابلیت‌های سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های زبانی کوچک SLM
  • 21. تنظیمات پیشرفته ویندوز برای افزایش پایداری در پردازش‌های طولانی‌مدت
  • 22. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری در محیط ویندوز
  • 23. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی شده سخت‌افزاری
  • 24. مستندسازی و استقرار مدل‌های بهینه‌شده روی سیستم‌های کاربر نهایی
  • 25. بررسی آینده سخت‌افزارهای هوش مصنوعی و تاثیر آن بر بهره‌وری توسعه‌دهندگان
تگ‌ها: ابزارهای توسعه نرم‌افزار افزایش بهره‌وری بهینه‌سازی سیستم عامل پردازش هوشمند توسعه هوش مصنوعی سخت‌افزار پردازشی سخت‌افزار مایکروسافت سرفیس هوش مصنوعی ویندوز برای برنامه نویسی یادگیری ماشین در ویندوز

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.