کتاب راهکارهای نوین فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی برای اجرای بهینه در سامانه‌های بومی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی برای اجرای بهینه در سامانه‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و کارآمدسازی مدل‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه در فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی و اهمیت آن در سامانه‌های بومی
• 2. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی عمیق و لایه‌های پرحجم
• 4. مبانی نظری کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 5. الگوریتم‌های هرس کردن وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 6. بررسی روش‌های هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 7. تکنیک‌های تعیین آستانه برای حذف اتصالات کم‌اهمیت
• 8. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیند هرس کردن
• 9. مبانی نظری کوانتیزاسیون یا کمیت‌سازی وزن‌ها
• 10. کوانتیزاسیون پس از آموزش برای کاهش حجم حافظه
• 11. آموزش مدل‌های کوانتیزه شده با تکنیک‌های یادگیری تطبیقی
• 12. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج در پردازنده‌های بومی
• 13. تکنیک‌های اشتراک وزن و خوشه‌بندی پارامترها
• 14. کاهش دقت نمایش داده‌ها از ممیز شناور به اعداد صحیح
• 15. روش‌های تقطیر دانش برای انتقال یادگیری به مدل‌های سبک
• 16. معماری مدل‌های معلم و شاگرد در فرآیند تقطیر
• 17. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌های کانولوشنی
• 18. تجزیه ماتریس‌ها برای کاهش پارامترهای لایه‌های کاملاً متصل
• 19. استفاده از معماری‌های سبک‌وزن در طراحی شبکه‌های عصبی
• 20. بررسی شبکه‌های عصبی با ساختار فشرده و بهینه
• 21. تکنیک‌های کاهش افزونگی در شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حین اجرای استنتاج مدل
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های فشرده در محیط‌های با منابع محدود
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های فشرده‌سازی شده با معیارهای بومی
• 25. تکنیک‌های سخت‌افزاری برای تسریع مدل‌های کوانتیزه شده
• 26. مقایسه کارایی مدل‌های فشرده در برابر مدل‌های مرجع
• 27. بهینه‌سازی حافظه کش برای مدل‌های شبکه عصبی
• 28. روش‌های فشرده‌سازی برای استقرار مدل روی لبه شبکه
• 29. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌ساز برای اجرای مدل‌ها در بستر داخلی
• 30. بررسی چالش‌های حفظ دقت در مدل‌های به شدت فشرده
• 31. تلفیق تکنیک‌های هرس و کوانتیزاسیون برای نتایج بهتر
• 32. رویکردهای نوین در فشرده‌سازی مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای کاربردهای بلادرنگ
• 34. ارزیابی مخاطرات امنیتی در مدل‌های فشرده‌سازی شده
• 35. تضمین صحت عملکرد مدل‌های بهینه‌سازی شده در سامانه‌های حساس
• 36. مستندسازی و استانداردسازی فرآیند فشرده‌سازی برای پروژه‌های بومی
• 37. چشم‌انداز آینده فشرده‌سازی مدل‌ها در صنعت هوش مصنوعی کشور