کتاب راهکارهای نوین افزایش سرعت و بهره‌وری مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از تخمین چگالی هسته (KDE) 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 نوین افزایش سرعت و بهره‌وری مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از تخمین چگالی هسته (KDE)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری ترنسفورمر و چالش‌های محاسباتی در لایه‌های توجه
  • 2. بررسی محدودیت‌های مکانیزم توجه خودکار در مدل‌های مقیاس‌بزرگ
  • 3. مفهوم تخمین چگالی هسته یا KDE در پردازش داده‌های حجیم
  • 4. نقش توابع هسته در تقریب توزیع احتمالات در فضای نهان
  • 5. تحلیل پیچیدگی زمانی محاسبات ماتریسی در مکانیسم توجه
  • 6. معرفی روش‌های کاهش ابعاد در مدل‌های زبانی ترنسفورمر
  • 7. آشنایی با مفاهیم تقریب هسته در بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریس
  • 8. جایگزینی محاسبات دقیق توجه با تخمین‌های آماری مبتنی بر KDE
  • 9. معماری مدل‌های ترنسفورمر سریع با استفاده از تخمینگرهای هسته
  • 10. مقایسه عملکرد مدل‌های بهینه‌شده با مدل‌های استاندارد ترنسفورمر
  • 11. پیاده‌سازی توابع هسته برای جایگزینی لایه‌های Softmax
  • 12. تکنیک‌های نمونه‌برداری بهینه برای تقریب چگالی در لایه‌های توجه
  • 13. مدیریت حافظه در مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از تخمین چگالی
  • 14. ارزیابی دقت مدل پس از اعمال تقریب‌های آماری KDE
  • 15. کاهش بار محاسباتی در فاز استنتاج مدل‌های زبانی
  • 16. بهینه‌سازی نرخ گذردهی در پردازش متن‌های طولانی
  • 17. استفاده از روش‌های موازی‌سازی در محاسبات تخمین چگالی
  • 18. بررسی پایداری عددی در فرآیند بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 19. تنظیم دقیق پارامترهای پهنای باند هسته برای بهبود دقت تقریب
  • 20. تکنیک‌های کاهش نویز در تخمین‌گرهای آماری لایه توجه
  • 21. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های KDE در چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 22. تحلیل اثر تخمین چگالی بر سرعت اجرای مدل در سخت‌افزارهای مختلف
  • 23. روش‌های کاهش خطای تقریب در مدل‌های زبانی با مقیاس بالا
  • 24. یکپارچه‌سازی متدهای بهینه‌سازی با معماری‌های ترنسفورمر مدرن
  • 25. سنجش بهره‌وری انرژی در مدل‌های بهینه‌شده با روش‌های نوین
  • 26. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های ترنسفورمر تقریب‌یافته
  • 27. راهکارهای توسعه مدل‌های زبانی بومی با رویکرد بهینه‌سازی محاسباتی
  • 28. بررسی آینده پژوهی در زمینه مدل‌های ترنسفورمر کارآمد
  • 29. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده
تگ‌ها: افزایش سرعت هوش مصنوعی بهینه‌سازی الگوریتم‌ها بهینه‌سازی مدل‌های زبانی پردازش زبان طبیعی تخمین چگالی هسته مدل‌های ترنسفورمر مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.