کتاب ارتقای دقت و پایداری در مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه Chex 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 ارتقای دقت و پایداری در مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه Chex

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی و تضمین کیفیت در محاسبات عددی با JAX

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسبات عددی در اکوسیستم JAX
  • 2. معماری کتابخانه Chex و نقش آن در توسعه مدل‌های یادگیری عمیق
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای کار با Chex
  • 4. مدیریت ساختارهای داده در JAX با استفاده از PyTrees
  • 5. بررسی اهمیت تضمین کیفیت در خط لوله آموزش مدل
  • 6. اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌ها با استفاده از توابع Chex
  • 7. تضمین صحت ابعاد تنسورها در عملیات ریاضی
  • 8. استفاده از assertions برای شناسایی خطاهای زمان اجرا
  • 9. بررسی ویژگی‌های اشکال‌زدایی در توابع JIT
  • 10. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای لایه‌های شبکه عصبی
  • 11. ارزیابی پایداری محاسباتی در عملیات ماتریسی
  • 12. تکنیک‌های بررسی توزیع داده‌ها در فرآیند آموزش
  • 13. مدیریت مقادیر تهی و غیرعددی در محاسبات عددی
  • 14. پیاده‌سازی تست‌های مبتنی بر خاصیت برای توابع ریاضی
  • 15. اعتبارسنجی گرادیان‌ها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 16. استفاده از ابزارهای Chex برای تست توابع تصادفی
  • 17. مستندسازی و استانداردسازی خروجی‌های مدل
  • 18. تکنیک‌های نظارت بر تغییرات وضعیت در مدل‌های چندمرحله‌ای
  • 19. ارتقای پایداری مدل‌های تولیدی با استفاده از Chex
  • 20. پیاده‌سازی تست‌های یکپارچه‌سازی برای معماری‌های پیچیده
  • 21. بهینه‌سازی کدهای JAX با استفاده از ارزیابی‌های Chex
  • 22. بررسی همگرایی مدل‌ها با استفاده از ابزارهای پایش
  • 23. رفع خطاهای رایج در محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 24. تضمین دقت در محاسبات با دقت پایین و کوانتایزیشن
  • 25. توسعه محیط‌های آزمایشی برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 26. استفاده از Chex در محیط‌های تولیدی و صنعتی
  • 27. مدیریت پایداری حافظه در مدل‌های با مقیاس بزرگ
  • 28. استانداردهای نوشتن کدهای قابل تست در یادگیری عمیق
  • 29. تکنیک‌های بازبینی کد برای پروژه‌های مبتنی بر JAX
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل تحت شرایط داده‌ای مختلف
  • 31. تضمین سازگاری مدل با سخت‌افزارهای مختلف
  • 32. ارائه گزارش‌های سلامت از فرآیند آموزش مدل
  • 33. بهترین شیوه‌ها برای نگهداری پروژه‌های یادگیری ماشین در ایران
  • 34. اتصال ابزارهای تست Chex به خط لوله‌های CI CD
  • 35. مستندسازی توابع و اعتبارسنجی ورودی‌ها با استفاده از تایپ‌هینت‌ها
  • 36. بهینه‌سازی و تضمین کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی بومی
تگ‌ها: برنامه‌نویسی JAX برنامه‌نویسی پایتون بهینه‌سازی مدل تضمین کیفیت نرم‌افزار شبکه‌های عصبی کتابخانه Chex محاسبات عددی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.