کتاب طراحی و پیاده‌سازی کامپایلرهای کارآمد برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از PluS 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 طراحی و پیاده‌سازی کامپایلرهای کارآمد برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از PluS

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری کامپایلرهای یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با ساختار و اهداف کامپایلر PluS
  • 3. بررسی چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط PluS
  • 4. تحلیل گراف‌های محاسباتی در چارچوب PluS
  • 5. مفاهیم پایه در بازنمایی میانی یا IR در کامپایلرهای هوش مصنوعی
  • 6. مدیریت حافظه و تخصیص منابع در هسته کامپایلر
  • 7. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گراف و کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 8. طراحی و پیاده‌سازی زمان‌بندهای گراف یا Graph Schedules در PluS
  • 9. بررسی قابلیت توسعه و معماری پلاگین‌محور در PluS
  • 10. تکنیک‌های ذوب کردن عملیات یا Operator Fusion برای افزایش کارایی
  • 11. بهینه‌سازی لایه‌های عصبی کانولوشنی در سطح کامپایلر
  • 12. مدیریت موازی‌سازی و توزیع بار در پردازش‌های سنگین
  • 13. تحلیل وابستگی‌های داده‌ای و بهینه‌سازی جریان داده
  • 14. استراتژی‌های انتخاب هسته محاسباتی یا Kernel Selection
  • 15. بهینه‌سازی انتقال داده بین حافظه اصلی و پردازنده
  • 16. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازنویسی گراف برای بهبود کارایی
  • 17. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش سرعت در کامپایلرهای هوش مصنوعی
  • 18. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و کاهش دقت در مرحله کامپایل
  • 19. شبیه‌سازی و اعتبارسنجی خروجی‌های بهینه‌شده
  • 20. بررسی یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های سخت‌افزاری استاندارد
  • 21. رفع اشکال و دیباگینگ در گراف‌های بهینه‌شده
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان اجرای مدل‌های کامپایل‌شده
  • 23. توسعه ماژول‌های سفارشی برای پشتیبانی از لایه‌های جدید
  • 24. امنیت در طراحی کامپایلر و جلوگیری از تزریق کد مخرب
  • 25. بررسی موردی کامپایل یک مدل شبکه عصبی پیچیده با PluS
  • 26. تکنیک‌های پیشرفته حافظه پنهان یا Cache Optimization در کامپایلر
  • 27. مدل‌سازی هزینه و پیش‌بینی عملکرد قبل از اجرا
  • 28. بهینه‌سازی ساختارهای کنترلی در گراف‌های محاسباتی
  • 29. مستندسازی و نگهداری کدهای کامپایلر در پروژه‌های بزرگ
  • 30. آینده کامپایلرهای هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه در PluS
تگ‌ها: بهینه‌سازی عملکرد کد بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق پردازش گراف محاسباتی پلاس (PluS) توسعه کامپایلر زمان‌بندی گراف محاسباتی شتاب‌دهی سخت‌افزاری هوش مصنوعی کامپایلر هوش مصنوعی مهندسی نرم‌افزار پیشرفته یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.