کتاب تحلیل مهندسی و بهینه‌سازی محاسبات در لایه‌های پیشرو (Forward Pass) مدل‌های ترنسفورمر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 تحلیل مهندسی و بهینه‌سازی محاسبات در لایه‌های پیشرو (Forward Pass) مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep Learning)

موضوع میانی: معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Architectures)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در مدل‌های ترنسفورمر
  • 2. ساختار لایه‌های پیشرو در معماری ترنسفورمر
  • 3. مفهوم مکانیسم توجه و محاسبات ماتریسی در گذر پیشرو
  • 4. تحلیل ریاضی لایه خودتوجهی
  • 5. بررسی تابع فعال‌ساز در لایه‌های میانی شبکه
  • 6. بهینه‌سازی محاسبات ضرب ماتریس در توالی‌های طولانی
  • 7. نقش نرمال‌سازی لایه در پایداری محاسبات پیشرو
  • 8. تحلیل جریان داده در معماری انکودر
  • 9. تحلیل جریان داده در معماری دیکودر
  • 10. پیاده‌سازی بهینه مکانیزم توجه با مقیاس‌بندی
  • 11. بررسی جایگاه لایه‌های تمام‌متصل در گذر پیشرو
  • 12. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در لایه‌های ترنسفورمر
  • 13. تحلیل حافظه در محاسبات پیشرو و پسرو
  • 14. بهینه‌سازی استفاده از حافظه گرافیکی در اجرای مدل
  • 15. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات در لایه‌های ترنسفورمر
  • 16. بررسی تأثیر دقت محاسباتی بر کارایی مدل
  • 17. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌ها برای استنتاج سریع‌تر
  • 18. ارزیابی دقت مدل در گذر پیشرو با مقادیر کم‌دقت
  • 19. تحلیل محاسباتی توکن‌سازی و نگاشت برداری
  • 20. پیاده‌سازی بهینه لایه‌های چندسر توجه
  • 21. بررسی معماری‌های جایگزین برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 22. تحلیل پایداری عددی در لایه‌های عمیق ترنسفورمر
  • 23. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
  • 24. بررسی تأثیر طول پنجره بر گذر پیشرو
  • 25. تکنیک‌های پیش‌محاسبه در لایه‌های ثابت
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 27. روش‌های پایش و رفع گلوگاه‌های محاسباتی
  • 28. پیاده‌سازی کارآمد لایه‌های فیدفوروارد در مقیاس بزرگ
  • 29. بررسی استراتژی‌های کش‌گذاری برای افزایش سرعت
  • 30. تحلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش ترنسفورمرها
  • 31. بهینه‌سازی مسیر داده برای کاهش تأخیر
  • 32. تطبیق معماری با پردازنده‌های تنسور
  • 33. روش‌های تحلیل عملکرد در لایه‌های ترنسفورمر
  • 34. بررسی پایداری گرادیان در لایه‌های پیشرو
  • 35. استفاده از تکنیک‌های تقریب برای لایه‌های توجه
  • 36. تحلیل بازدهی محاسباتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 37. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 38. بررسی معماری‌های سبک برای کاربردهای بلادرنگ
  • 39. ارزیابی نهایی کارایی و بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
تگ‌ها: بهینه‌سازی محاسبات پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی مدل‌های ترنسفورمر معماری Transformer معماری ترنسفورمر هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.